《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案 联系客服

发布时间 : 星期五 文章《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案更新完毕开始阅读910ee27f960590c69ec376e0

28) 下列度量不具有反演性的是 (D)

A.系数 B.几率 C.Cohen度量 D.兴趣因子

29) 下列 ( A )不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。

A.与同一时期其他数据对比 B.可视化 C.基于模板的方法 D.主观兴趣度量

30) 下面购物蓝能够提取的3-项集的最大数量是多少(C)

TID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A.1 B.2 C.3 D.4 31) 以下哪些算法是分类算法 (B)

A.DBSCAN B.C4.5 C.K-Mean D.EM

32) 以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题(A)

A.KNN B.SVM C.Bayes D.神经网络 33) 决策树中不包含一下哪种结点 ( C )

A. 根结点(root node) B. 内部结点(internal node)

项集 牛奶,啤酒,尿布 面包,黄油,牛奶 牛奶,尿布,饼干 面包,黄油,饼干 啤酒,饼干,尿布 牛奶,尿布,面包,黄油 面包,黄油,尿布 啤酒,尿布 牛奶,尿布,面包,黄油 啤酒,饼干 C. 外部结点(external node) D. 叶结点(leaf node)

34) 以下哪项关于决策树的说法是错误的 (C)

A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B. 子树可能在决策树中重复多次 C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感 D. 寻找最佳决策树是NP完全问题

35) 在基于规则分类器的中,依据规则质量的某种度量对规则排序,保证每一个测试记录都

是由覆盖它的“最好的”规格来分类,这种方案称为 (B) A. 基于类的排序方案 B. 基于规则的排序方案 C. 基于度量的排序方案 D. 基于规格的排序方案。

36) 以下哪些算法是基于规则的分类器 (A)

A. C4.5 B. KNN C. Naive Bayes D. ANN

37) 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有(C)。

A. 决策树、对数回归、关联模式 B. K均值法、SOM神经网络 C. Apriori算法、FP-Tree算法 D. RBF神经网络、K均值法、决策树

38) 如果对属性值的任一组合,R中都存在一条规则加以覆盖,则称规则集R中的规则为( B )

A.无序规则 B.穷举规则 C.互斥规则 D.有序规则 39) 用于分类与回归应用的主要算法有: ( D )

A.Apriori算法、HotSpot算法 B.RBF神经网络、K均值法、决策树 C.K均值法、SOM神经网络 D.决策树、BP神经网络、贝叶斯

40)如果允许一条记录触发多条分类规则,把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次

投票,然后计票确定测试记录的类标号,称为(A) A.无序规则 B.穷举规则 C.互斥规则 D.有序规则

41)考虑两队之间的足球比赛:队0和队1。假设65%的比赛队0胜出,剩余的比赛队1获胜。队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场,而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。如果下一场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为 (C) A.0.75 B.0.35 C.0.4678 D.0.5738 42)以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有 (A)

A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒 B.可以处理冗余特征

C.训练ANN是一个很耗时的过程 D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络

43)通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为 (A)

A.组合(ensemble) B.聚集(aggregate) C.合并(combination) D.投票(voting)

44)简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( B )

A.层次聚类 B.划分聚类 C.非互斥聚类 D.模糊聚类

45)在基本K均值算法里,当邻近度函数采用( A )的时候,合适的质心是簇中各点的中位数。 A.曼哈顿距离 B.平方欧几里德距离

C.余弦距离 D.Bregman散度

46)( C )是一个观测值,它与其他观测值的差别如此之大,以至于怀疑它是由不同的机制产生的。

A.边界点 B.质心

C.离群点 D.核心点 47)BIRCH是一种( B )。

A.分类器 B.聚类算法

C.关联分析算法 D.特征选择算法

48)检测一元正态分布中的离群点,属于异常检测中的基于( A )的离群点检测。

A.统计方法 B.邻近度 C.密度 D.聚类技术

49)( C )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度,它是一种凝聚层次聚类技术。

A.MIN(单链) B.MAX(全链)

C.组平均 D.Ward方法

50)( D )将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量,它是一种凝聚层次聚类技术。

A.MIN(单链) B.MAX(全链)

C.组平均 D.Ward方法 51) 下列算法中,不属于外推法的是( B )。 A.移动平均法 B.回归分析法

C.指数平滑法 D.季节指数法 52) 关联规则的评价指标是:( C )。 A. 均方误差、均方根误差

B. Kappa统计、显著性检验 C. 支持度、置信度 D. 平均绝对误差、相对误差

53)关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是( A )。 A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。 B.K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。

C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。

D.K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇。

54)从研究现状上看,下面不属于云计算特点的是( C )

A.超大规模 B.虚拟化 C.私有化 D.高可靠性

55)考虑这么一种情况:一个对象碰巧与另一个对象相对接近,但属于不同的类,因为这两个对象一般不会共享许多近邻,所以应该选择( D )的相似度计算方法。