數(shù)據(jù)挖掘知到章節(jié)答案智慧樹2023年青島大學(xué)

數(shù)據(jù)挖掘知到章節(jié)測試答案智慧樹2023年最新青島大學(xué)第一章測試

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、（）數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。（）。

參考答案:

不完全的

;隨機的

;模糊的

;有噪聲的

互聯(lián)網(wǎng)本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。（）。

參考答案:

數(shù)字化

;互動性

KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。

參考答案:

數(shù)據(jù)利用非常不足

;在開發(fā)知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時，領(lǐng)域?qū)＜覍υ擃I(lǐng)域的熟悉程度至關(guān)重要

;最終用戶專門知識缺乏

;海量數(shù)據(jù)集

大數(shù)據(jù)的特征有（）。

參考答案:

Velocity

;Value

;Variety

;Volume

從宏觀上看，數(shù)據(jù)挖掘過程主要由三個部分組成，即（）。

參考答案:

數(shù)據(jù)挖掘

;結(jié)果的解釋評估

;數(shù)據(jù)整理

第二章測試

不完整數(shù)據(jù)的成因有（）。

參考答案:

數(shù)據(jù)收集的時候就缺乏合適的值

;人為/硬件/軟件問題

;數(shù)據(jù)收集時和數(shù)據(jù)分析時的不同考慮因素

處理空缺值的主要方法有（）。

參考答案:

使用屬性的平均值填補空缺值。

;忽略元組

;使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值。

;使用一個全局常量填補空缺值

給定一個數(shù)值屬性，怎樣才能平滑數(shù)據(jù)，去掉噪聲？（）。

參考答案:

回歸

;聚類

;分箱（binning）

;計算機和人工檢查結(jié)合

數(shù)據(jù)集成時需解決的三個基本問題為（）。

參考答案:

模式集成的過程中涉及到的實體識別問題

;冗余問題

;數(shù)據(jù)集成過程中數(shù)值沖突的檢測與處理

常用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法有（）。

參考答案:

聚集

;平滑

;屬性構(gòu)造

;數(shù)據(jù)概化

第三章測試

下列哪個算法不屬于層次聚類算法？（）。

參考答案:

K-means

下列哪個算法屬于層次聚類算法？（）。

參考答案:

DIANA

下列哪個算法屬于密度聚類算法？（）。

參考答案:

DBSCAN

聚類分析中，通常使用（）來衡量兩個對象之間的相異度。（）。

參考答案:

距離

下列哪個選項不是DBSCAN算法的缺點？（）。

參考答案:

能夠識別出噪聲點

第四章測試

下列哪些是分類算法？（）。

參考答案:

C4.5

;KNN

;ID3

下列哪些是決策樹分類算法？（）。

參考答案:

CART

;ID3

;C4.5

貝葉斯分類方法都有：（）。

參考答案:

TAN

;NBC

;GBN

;BAN

分類分析的兩個階段分別為：（）。

參考答案:

分類階段

;學(xué)習(xí)階段

樸素貝葉斯分類器對（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果（）。

參考答案:

完全獨立的數(shù)據(jù)

;函數(shù)依賴的數(shù)據(jù)

第五章測試

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的（）及其改進算法。（）

參考答案:

Apriori

（）是對關(guān)聯(lián)規(guī)則重要性的衡量，反映關(guān)聯(lián)是否是普遍存在的規(guī)律。（）

參考答案:

支持度

（）是對關(guān)聯(lián)規(guī)則準確度的衡量，度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的強度。（）

參考答案:

置信度

給定全局項集I和交易數(shù)據(jù)集D，對于I的非空項集I1，若其支持度（）最小支持度閾值min_sup，則稱I1為頻繁項集。（）

參考答案:

大于或等于

如果購買鐵錘的顧客中有70％的人購買了鐵釘,那么置信度是（）。

參考答案:

70％

第六章測試

序列模式挖掘經(jīng)典算法有：（）。

參考答案:

AprioriSome

;PrefixSpan

;GSP

;AprioriAll

AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進，具體過程分為兩個階段：（）。

參考答案:

前推階段

;回溯階段

AprioriAll算法存在的問題（）。

參考答案:

容易生成大量的候選項集

;在轉(zhuǎn)換階段產(chǎn)生巨大的開銷

;很難找到長序列模式

;需要對數(shù)據(jù)庫進行多次掃描

AprioriSome算法的優(yōu)缺點（）。

參考答案:

AprioriSome會產(chǎn)生比較多的候選，可能在回溯階段前就占滿內(nèi)存。

;AprioriSome跳躍式計算候選，會在某種程度上減少遍歷數(shù)據(jù)集次數(shù)

;對于較低的支持度，數(shù)據(jù)集中有較長的大序列的情況下，采用AprioriSome比較好。

GSP算法存在的問題（）。

參考答案:

當(dāng)序列數(shù)據(jù)集比較大時，容易生成龐大的候選序列

;需要對序列數(shù)據(jù)集進行多次掃描

;對長序列模式的處理效率比較低

第七章測試

數(shù)據(jù)挖掘是面向應(yīng)用的。（）

參考答案:

對

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析。（）

參考答案:

對

數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。（）

參