刑事警察人員 97 年資料探勘技術考古題

解釋名詞：(每子題5 分，共計30 分） ㈠資料正規化（Data Normalization） ㈡功能相依（Functional Dependency, FD） ㈢解釋資料（Metadata） ㈣實體關係圖（Entity-Relationship Diagram, ERD） ㈤關聯法則支持度（Support） ㈥下鑽（Drill-down）

試寫出類神經網路在資料探勘處理上的優缺點。（20 分）

一般資料探勘策略分為監督式與非監督式兩種，請回答下列各問題： ㈠試簡要描述這兩種策略的主要特點。（10 分） ㈡分類（Classification）是屬於何種策略？試指出它的相依變數資料型態與其屬性？ （10 分） ㈢分群（Cluster）是屬於何種策略？試說明之。（10 分）

甲警察局在某一重要路口裝設一部彩色高解析度攝影機，專拍來往車輛的車牌，經 由影像擷取和車牌自動辨識系統、刑事警察局涉案車輛資料庫比對後，再利用資料 探勘技術──Model X（由類神經網路導得）與Model Y（由決策樹導得）兩種方 法，獲得如下的混淆矩陣表。 Model X 混淆矩陣表 Model Y 混淆矩陣表 Model X 計算 有涉案 計算 未涉案 Model Y 計算 有涉案 計算 未涉案 有涉案 10

有涉案

9 未涉案 25 60 未涉案 15 70 ㈠資料探勘建構模型用資料集範例總共多少部車輛？請寫出計算過程。（4 分） ㈡那一個Model 被分類為未涉案車輛數較多？試說明之。（4 分） ㈢試計算出Model X 的增益值（Lift）和支持度？（8 分） ㈣那一種探勘方法（類神經網路或決策樹）所導得的模型較佳？試說明其理由？ （4 分）