数据挖掘鄙视题-整理（多选）

来源：互联网发布：js判断ios是否安装app 编辑：程序博客网时间：2024/06/06 00:21

通过数据挖掘过程所推倒出的关系和摘要经常被称为：(A B)
A. 模型
B. 模式
C. 模范
D. 模具
寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤？ (A B C D)
A. 决定要使用的表示的特征和结构
B. 决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏
C. 选择一个算法过程使评分函数最优
D. 决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。
数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？ (A B)
A. 分类
B. 回归
C. 模式发现
D. 模式匹配
数据挖掘算法的组件包括：(A B C D)
A. 模型或模型结构
B. 评分函数
C. 优化和搜索方法
D. 数据管理策略
以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？(A D)
A. 统计
B. 计算机组成原理
C. 矿产挖掘
D. 人工智能
在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有： (ＡＢＣＤＥ)
A忽略元组
B使用属性的平均值填充空缺值
C使用一个全局常量填充空缺值
D使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值
E使用最可能的值填充空缺值
下面哪些属于可视化高维数据技术 (ＡＢＣＥ)
A 矩阵
B 平行坐标系
C星形坐标 D散布图
E Chernoff脸
对于数据挖掘中的原始数据，存在的问题有： (ＡＢＣＤＥ)
A 不一致
B重复
C不完整
D 含噪声
E 维度高
下列属于不同的有序数据的有：(ＡＢＣＥ)
A 时序数据
B 序列数据
C时间序列数据
D事务数据
E空间数据
下面属于数据集的一般特性的有：( B C D)
A 连续性
B 维度
C 稀疏性
D 分辨率
E 相异性
下面属于维归约常用的线性代数技术的有： (A C)
A 主成分分析
B 特征提取
C 奇异值分解
D 特征加权
E 离散化
下面列出的条目中，哪些是数据仓库的基本特征： (ACD)
A. 数据仓库是面向主题的
B. 数据仓库的数据是集成的
C. 数据仓库的数据是相对稳定的
D. 数据仓库的数据是反映历史变化的
E. 数据仓库是面向事务的
以下各项均是针对数据仓库的不同说法，你认为正确的有（BCDE ）。
A．数据仓库就是数据库
B．数据仓库是一切商业智能系统的基础
C．数据仓库是面向业务的，支持联机事务处理（OLTP）
D．数据仓库支持决策而非事务处理
E．数据仓库的主要目标就是帮助分析，做长期性的战略制定
数据仓库在技术上的工作过程是： (ABCD)
A. 数据的抽取
B. 存储和管理
C. 数据的表现
D. 数据仓库设计
E. 数据的表现
联机分析处理包括以下哪些基本分析功能？ (BCD)
A. 聚类
B. 切片
C. 转轴
D. 切块
E. 分类
利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（BD）
ID 项集
1 面包、牛奶
2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋
3 牛奶、尿布、啤酒、可乐
4 面包、牛奶、尿布、啤酒
5 面包、牛奶、尿布、可乐
A、啤酒、尿布
B、啤酒、面包
C、面包、尿布
D、啤酒、牛奶
下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中(A D)是频繁闭项集。
TID 项
1 abc
2 abcd
3 bce
4 acde
5 de
A、abc
B、ad
C、cd
D、de
Apriori算法的计算复杂度受(ABCD)?影响。
A、支持度阀值
B、项数（维度）
C、事务数
D、事务平均宽度
非频繁模式(AD)
A、其支持度小于阈值
B、都是不让人感兴趣的
C、包含负模式和负相关模式
D、对异常数据项敏感
以下属于分类器评价或比较尺度的有: (ACD)
A,预测准确度
B,召回率
C,模型描述的简洁度
D,计算复杂度
在评价不平衡类问题分类的度量方法有如下几种，(ABCD)
A,F1度量
B,召回率（recall）
C,精度（precision）
D,真正率（ture positive rate,TPR）
贝叶斯信念网络(BBN)有如下哪些特点，（AB）
A,构造网络费时费力
B,对模型的过分问题非常鲁棒
C,贝叶斯网络不适合处理不完整的数据
D,网络结构确定后，添加变量相当麻烦
如下哪些不是最近邻分类器的特点， (C)
A,它使用具体的训练实例进行预测，不必维护源自数据的模型
B,分类一个测试样例开销很大
C,最近邻分类器基于全局信息进行预测
D,可以生产任意形状的决策边界
如下那些不是基于规则分类器的特点，（AC）
A,规则集的表达能力远不如决策树好
B,基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分
C,无法被用来产生更易于解释的描述性模型
D,非常适合处理类分布不平衡的数据集
以下属于聚类算法的是（ ABD ）。
A、K均值
B、DBSCAN
C、Apriori
D、Jarvis-Patrick（JP）
（ CD ）都属于簇有效性的监督度量。
A、轮廓系数
B、共性分类相关系数
C、熵
D、F度量
簇有效性的面向相似性的度量包括（ BC ）。
A、精度
B、Rand统计量
C、Jaccard系数
D、召回率
（ ABCD ）这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的。
A、高维性
B、规模
C、稀疏性
D、噪声和离群点
在聚类分析当中，（ AD ）等技术可以处理任意形状的簇。
A、MIN（单链）
B、MAX（全链）
C、组平均
D、Chameleon
（ AB ）都属于分裂的层次聚类算法。
A、二分K均值
B、MST
C、Chameleon
D、组平均

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