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資料探勘技術
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100年 - 100 一般警察特種考試_二等_刑事警察人員犯罪分析組：資料探勘技術（包括資料庫管理與運用、線上交易處理【OLTP】、資料倉儲【Data Warehouse】、資料探勘【Data Mining】）#45744
> 申論題
題組內容
三、分群（Clustering）是資料探勘中常用到的一種技術，請回答下列問題：
⑵請說明如何評估一個分群結果之好壞。（10 分）
相關申論題
⑴資料模型，
#154526
⑵查詢方式，
#154527
⑶查詢複雜度，
#154528
⑷資料變動頻率四方面比較資料倉 儲與傳統資料庫之差異。（20 分）
#154529
⑴請舉例說明如何運用關聯法則於犯罪分析上。（10 分）
#154530
⑵對於一資料集，我們進行關聯法則探勘後可能會產生非常多的關聯法則，有些關 聯法則雖內容不同但彼此之間可能具有潛在之高度重複性（redundancy）。請說 明如何分析找出具有潛在高度重複性之關聯法則。（15 分）
#154531
⑴請說明 k-means 分群方法之運作方式。（15 分）
#154532
⑴決策樹（decision tree）與支持向量機（support vector machine,簡稱 SVM）為分類 中常用之技術，請比較其優缺點。（15 分）
#154534
⑵請說明如何利用 K-fold 交叉驗證（K-fold cross validation）來驗證分類模型之有效 性。（15 分）
#154535
⑸請依此背景，設計出雪花模式（Snowflake Schema）（8 分）
#311731
相關試卷
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