Curs7

“Binning”: daca avem o cutie (“bin”) conținând valorile 4, 8, 9, 15, prin netezirea folosind

capetele intervalului obținem:

• 4, 4, 15, 15

• 9, 9, 9, 9

• 4, 4, 4, 15

Sumarul de 5 numere (Five number summary) conține printre altele:

• Cuartilele și Cvintilele

• Minimul și maximul

• Media și mediana

În cazul normalizării Min-Max, mulțimea {1, 2, 3, 6} devine:

• {0.2, 0.4, 0.6, 0.9}

• {0.1, 0.2, 0.3, 0.6}

• {0.0, 0.2, 0.4, 1}

Suportul unei reguli de asociere X → Y este dat de formula:

• Suport (X∪Y) / Suport (X)

• Suport (X∪Y)

• Suport (X∩Y)

Varianța (Dispersia) este:

• Radical din abaterea standard sigma

• Pătratul abaterii standard sigma

• Varianța nu este legata de abaterea standard sigma

Discretizarea face parte din etapa de:

• Vizualizare

• Preprocesarea datelor

• Extragerea modelelor și descoperirea cunoștințelor

Algoritmii de clasificare sunt de tipul:

• Descriptiv

• Prescriptiv

• Predictiv

În cazul normalizării de tip Scalare zecimala, mulțimea {1, 2, 3, 6} devine:

• {0.2, 0.4, 0.6, 0.9}

• {0.0, 0.2, 0.4, 1}

• {0.1, 0.2, 0.3, 0.6}

În cazul căutării mulțimilor frecvente în datele de vânzări ale unui supermarket, reducerea

dimensionalității (“Dimensionality reduction”)trebuie să păstreze:

• Prețul

• Produsul

• Furnizorul

În cazul unei reguli de asociere X → Y, X si Y sunt:

• Mulțimi frecvente de articole

• Mulțimi de clase

• Mulțimi de articole