数据挖掘150道试题测测你的专业能力过关

来自:数盟社区

内容来自网络

链接:   

9、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

10、下面属于数据集的一般特性的有:(BCD)

A连续性

B维度

C稀疏性

D分辨率

E相异性 

         

11、下面属于维归约常用的线性代数技术的有:(AC)

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

12、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

13、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

14、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

15、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

16、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

17、下表是一个购物篮,假定支持度阈值为40%,其中__(AD)__是频繁闭项集。

TID项

1abc

2abcd

3bce

4acde

5de

A、abc

B、ad

C、cd

D、de

18、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

19、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

20、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

21、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(turepositiverate,TPR)

22、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

23、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

24、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

25、以下属于聚类算法的是(ABD)。

A、K均值

B、DBSCAN

C、Apriori

D、Jarvis-Patrick(JP)

26、(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

27、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

28、(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

29、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

30、(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

三、判断题

1、数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则,从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。(对)

2、数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对于已经存在的数据进行模式的发掘。(对)

3、图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。(对)

4、模式为对数据集的全局性总结,它对整个测量空间的每一点做出描述;模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。(错)

5、寻找模式和规则主要是对数据进行干扰,使其符合某种规则以及模式。(错)

6、离群点可以是合法的数据对象或者值。      (对)

7、离散属性总是具有有限个值。            (错)

8、噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。       (错)

9、用于分类的离散化方法之间的根本区别在于是否使用类信息。    (对)

10、特征提取技术并不依赖于特定的领域。         (错)

11、序列数据没有时间戳。         (对)

12、定量属性可以是整数值或者是连续值。       (对)

13、可视化技术对于分析的数据类型通常不是专用性的。      (错)

14、DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。(对)

15、OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、转换成辅助决策信息,是继数据库技术发展之后迅猛发展起来的一种新技术。(对)

16、商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于:后者把结构强加于商务之上,一旦系统设计完毕,其程序和规则不会轻易改变;而前者则是一个学习型系统,能自动适应商务不断变化的要求。(对)

17、数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP(错)

18、数据仓库系统的组成部分包括数据仓库,仓库管理,数据抽取,分析工具等四个部分.(错)

19、Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性,它在验证用户提出的假设过程中提取信息.(错)

21、关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。(错)

22、利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数(对)。

23、先验原理可以表述为:如果一个项集是频繁的,那包含它的所有项集也是频繁的。(错)

24、如果规则不满足置信度阈值,则形如的规则一定也不满足置信度阈值,其中是X的子集。(对)

25、具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。(错)

26、聚类(clustering)是这样的过程:它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。(错)

27.分类和回归都可用于预测,分类的输出是离散的类别值,而回归的输出是连续数值。(对)

28、对于SVM分类算法,待分样本集中的大部分样本不是支持向量,移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。(对)

29、Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。(错)

30、分类模型的误差大致分为两种:训练误差(trainingerror)和泛化误差(generalizationerror).(对)

31、在决策树中,随着树中结点数变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题。(错)

32、SVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)(错)

33、在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。(错)

34、聚类分析可以看作是一种非监督的分类。(对)

35、K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。(错)

36.、给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集,误差的平方和最大的那个应该被视为较优。(错)

37、基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。(对)

38、如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。(对)

39、从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。(错)40.DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。(对)

40、DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。(对)

本文编号,以后想阅读这篇文章直接输入即可。

●本文分类“大数据”,搜索分类名可以获得相关文章。

●输入m可以获取到文章目录

本文内容的相关







































老牌白癜风医院
哈尔滨治疗白癜风的医院



转载请注明:http://www.92nongye.com/hxjs/hxjs/204619932.html