數(shù)據(jù)挖掘試題150道

1、單選題1 .某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買(mǎi)啤酒的人很大概率也會(huì)購(gòu)買(mǎi)尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類問(wèn)題？（A）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)B.聚類C.分類D.自然語(yǔ)言處理2 .以下兩種描述分別對(duì)應(yīng)哪兩種對(duì)分類算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)？（A）（a）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少個(gè)是小偷的標(biāo)準(zhǔn)。（b）描述有多少比例的小偷給警察抓了的標(biāo)準(zhǔn)。A.Precision,RecallB.Recall,PrecisionA.Precision,ROCD.Recall,ROC3 .將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)彳1規(guī)約是在以下哪個(gè)步驟的任務(wù)？（C）A.頻繁模式挖掘B.分類和預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)據(jù)流挖掘4 .當(dāng)不知道數(shù)據(jù)

2、所帶標(biāo)簽時(shí)，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離？（B）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)分析D.隱馬爾可夫鏈5 .什么是KDD?（A）A.數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)B.領(lǐng)域知識(shí)發(fā)現(xiàn)C.文檔知識(shí)發(fā)現(xiàn)D.動(dòng)態(tài)知識(shí)發(fā)現(xiàn)6 .使用交互式的和可視化的技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？（A）A.探索性數(shù)據(jù)分析B.建模描述C.預(yù)測(cè)建模D.尋找模式和規(guī)則7 .為數(shù)據(jù)的總體分布建模；把多維空間劃分成組等問(wèn)題屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？（B）A.探索性數(shù)據(jù)分析B.建模描述C.預(yù)測(cè)建模D.尋找模式和規(guī)則8 .建立一個(gè)模型，通過(guò)這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來(lái)預(yù)測(cè)其他某個(gè)變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪一類任務(wù)？（

3、C）A.根據(jù)內(nèi)容檢索B.建模描述C.預(yù)測(cè)建模D.尋找模式和規(guī)則9 .用戶有一種感興趣的模式并且希望在數(shù)據(jù)集中找到相似的模式，屬于數(shù)據(jù)挖掘哪一類任務(wù)？（A）A.根據(jù)內(nèi)容檢索B.建模描述C.預(yù)測(cè)建模D.尋找模式和規(guī)則11 .下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？（D）A變量代換B離散化C聚集D估計(jì)遺漏值12 .假設(shè)12個(gè)銷售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下：5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215使用如下每種方法將它們劃分成四個(gè)箱。等頻（等深）劃分時(shí)，15在第幾個(gè)箱子內(nèi)？（B）A第一個(gè)B第二個(gè)C第三個(gè)D第四個(gè)13 .上題中，等寬劃分時(shí)（寬度為50）,15又在哪個(gè)箱子里？（A）A第一

4、個(gè)B第二個(gè)C第三個(gè)D第四個(gè)14 .下面哪個(gè)不屬于數(shù)據(jù)的屬性類型：（D）A標(biāo)稱B序數(shù)C區(qū)間D相異15 .在上題中，屬于定量的屬性類型是：（C）A標(biāo)稱B序數(shù)C區(qū)間D相異16 .只有非零值才重要的二元屬性被稱作：A計(jì)數(shù)屬性B離散屬性C非對(duì)稱的二元屬性D對(duì)稱屬性17 .以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法：(D)A嵌入B過(guò)濾C包裝D抽樣18 .下面不屬于創(chuàng)建新屬性白相關(guān)方法的是：(B)A特征提取B特征修改C映射數(shù)據(jù)到新的空間D特征構(gòu)造A傅立葉變換B特征加權(quán)C漸進(jìn)抽樣D維歸約22.假設(shè)屬性income的最大最小值分別是12000元和98000元。利用最大最小規(guī)范化的方26 .下列哪個(gè)不是專門(mén)用于可視化時(shí)

5、間空間數(shù)據(jù)的技術(shù)：(B)A等高線圖B餅圖C曲面圖D矢量場(chǎng)圖27 .在抽樣方法中，當(dāng)合適的樣本容量很難確定時(shí)，可以使用的抽樣方法是：(D)A有放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B無(wú)放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣C分層抽樣D漸進(jìn)抽樣28 .數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是隨著時(shí)間變化的，下面的描述不正確的是(C)A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨時(shí)間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容；B.捕捉到的新數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋原來(lái)的快照；C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨事件變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容；D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含大量的綜合數(shù)據(jù)，這些綜合數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的變化不斷地進(jìn)行重新綜合29 .關(guān)于基本數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)是指：(D)A.基本元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)集市和應(yīng)用程序等結(jié)構(gòu)相關(guān)的信息；B.基本元數(shù)據(jù)包括與企業(yè)

6、相關(guān)的管理方面的數(shù)據(jù)和信息；C.基本元數(shù)據(jù)包括日志文件和簡(jiǎn)歷執(zhí)行處理的時(shí)序調(diào)度信息；D.基本元數(shù)據(jù)包括關(guān)于裝載和更新處理，分析處理以及管理方面的信息.30 .下面關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述不正確的是：(C)A.粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別；B.數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度就越小，級(jí)別也就越高；C.數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度也就越大，級(jí)別也就越高；D.粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量31 .有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)特點(diǎn)，不正確的描述是：(A)A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)；B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用的需求在開(kāi)發(fā)出去就要明確；C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā)是一個(gè)不斷循環(huán)的過(guò)程，是啟發(fā)式的開(kāi)發(fā)；D.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中，并

7、不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活，且沒(méi)有固定的模式32 .在有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)測(cè)試，下列說(shuō)法不正確的是：(D)A.在完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)白實(shí)施過(guò)程中，需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行各種測(cè)試.測(cè)試工作中要包括單元測(cè)試和系統(tǒng)測(cè)試.B.當(dāng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的每個(gè)單獨(dú)組件完成后，就需要對(duì)他們進(jìn)行單元測(cè)試.C.系統(tǒng)的集成測(cè)試需要對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的所有組件進(jìn)行大量的功能測(cè)試和回歸測(cè)試D.在測(cè)試之前沒(méi)必要制定詳細(xì)的測(cè)試計(jì)劃.33 .OLAP技術(shù)的核心是：(D)A.在線性；B.對(duì)用戶的快速響應(yīng)；C.互操作性.D.多維分析；34 .關(guān)于OLAP的特性，下面正確的是：(D)(1)快速性(2)可分析性(3)多維性(

8、4)信息性(5)共享性A. (1)(2)(3)B. (2)(3)(4)C. (1)(2)(3)(4)D. (1)(2)(3)(4)(5)35 .關(guān)于OLAP和OLTP的區(qū)別描述，不正確的是：(d)A.OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與OTAP應(yīng)用程序不同.B.與OLAP應(yīng)用程序不同，OLTP應(yīng)用程序包含大量相對(duì)簡(jiǎn)單的事務(wù).C. OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高.D. OLAP是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)的，但其最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP一樣均來(lái)自底層的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)兩者面對(duì)的用戶是相同的.36. OLAM技術(shù)一般簡(jiǎn)稱為"數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析挖掘”下面說(shuō)法正確的是：(D

9、)A.OLAP和OLAM都基于客戶機(jī)/服務(wù)器模式，只有后者有與用戶的交互性；B.由于OLAM的立方體和用于OLAP的立方體有本質(zhì)的區(qū)別.C.基于WEB的OLAM是WEB技術(shù)與OLAM技術(shù)的結(jié)合.D.OLAM服務(wù)器通過(guò)用戶圖形借口接收用戶的分析指令，在元數(shù)據(jù)白知道下，對(duì)超級(jí)立方體作一定的操作.37 .關(guān)于OLAP和OLTP的說(shuō)法，下列不正確的是：(c)A. OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高.B. OLAP的最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP不一樣.C. OLTP面對(duì)的是決策人員和高層管理人員.D. OLTP以應(yīng)用為核心，是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的.38 .設(shè)X=1,2,3是頻繁項(xiàng)集，則可由X產(chǎn)生_(C)_個(gè)

10、關(guān)聯(lián)規(guī)則。A、4B、5C、6D、740 .概念分層圖是_(B)_圖。A、無(wú)向無(wú)環(huán)B、有向無(wú)環(huán)C、有向有環(huán)D、無(wú)向有環(huán)41 .頻繁項(xiàng)集、頻繁閉項(xiàng)集、最大頻繁項(xiàng)集之間的關(guān)系是：(C)A、頻繁項(xiàng)集頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集B、頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集最大頻繁項(xiàng)集C、頻繁項(xiàng)集頻繁閉項(xiàng)集最大頻繁項(xiàng)集D、頻繁項(xiàng)集=頻繁閉項(xiàng)集=最大頻繁項(xiàng)集44 .在圖集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu)，這樣的任務(wù)稱為(B)A、頻繁子集挖掘B、頻繁子圖挖掘C、頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘D、頻繁模式挖掘45 .下列度量不具有反演性的是(D)A、系數(shù)B、幾率C、Cohen度量D、興趣因子46 .下列_(A)_不是將主觀信息加入到模式發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的方法。A、與

11、同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對(duì)比B、可視化C、基于模板的方法D、主觀興趣度量47 .下面購(gòu)物籃能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是多少(C)ID購(gòu)買(mǎi)項(xiàng)1牛奶，啤酒，尿布2面包，黃油，牛奶3牛奶，尿布，餅干4面包，黃油，餅干5啤酒，餅干，尿布6牛奶，尿布，面包，黃油7面包，黃油，尿布8啤酒，尿布9牛奶，尿布，面包，黃油10啤酒，餅干A、1B、2C、3D、448 .以下哪些算法是分類算法，A,DBSCANB,C4.5C,K-MeanD,EM（B）49 .以下哪些分類方法可以較好地避免樣本的不平衡問(wèn)題，A,KNNB,SVMC,BayesD,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A）50 .決策樹(shù)中不包含一下哪種結(jié)點(diǎn)，A,根結(jié)點(diǎn)（rootnode

12、）B,內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internalnode）C,外部結(jié)點(diǎn)（externalnode）D,葉結(jié)點(diǎn)（leafnode）（C）51 .不純性度量中Gini計(jì)算公式為（其中c是類的個(gè)數(shù)）（A）A,B,C,D,（A）53 .以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹(shù)的說(shuō)法是錯(cuò)誤的（C）A.冗余屬性不會(huì)對(duì)決策樹(shù)的準(zhǔn)確率造成不利的影響B(tài).子樹(shù)可能在決策樹(shù)中重復(fù)多次C.決策樹(shù)算法對(duì)于噪聲的干擾非常敏感D.尋找最佳決策樹(shù)是NP完全問(wèn)題54 .在基于規(guī)則分類器的中，依據(jù)規(guī)則質(zhì)量的某種度量對(duì)規(guī)則排序，保證每一個(gè)測(cè)試記錄都是由覆蓋它的最好的”規(guī)格來(lái)分類，這種方案稱為（B）A.基于類的排序方案B.基于規(guī)則的排序方案C.基于度量的排序方案D.基于

13、規(guī)格的排序方案。55 .以下哪些算法是基于規(guī)則的分類器（A）A.C4.5B.KNNC.Na?veBayesD.ANN56 .如果規(guī)則集R中不存在兩條規(guī)則被同一條記錄觸發(fā)，則稱規(guī)則集R中的規(guī)則為（C）;A,無(wú)序規(guī)則B,窮舉規(guī)則C,互斥規(guī)則D,有序規(guī)則57 .如果對(duì)屬性值的任一組合，R中都存在一條規(guī)則加以覆蓋，則稱規(guī)則集R中的規(guī)則為（B）A,無(wú)序規(guī)則B,窮舉規(guī)則C,互斥規(guī)則D,有序規(guī)則58 .如果規(guī)則集中的規(guī)則按照優(yōu)先級(jí)降序排列，則稱規(guī)則集是（D）A,無(wú)序規(guī)則B,窮舉規(guī)則C,互斥規(guī)則D,有序規(guī)則59 .如果允許一條記錄觸發(fā)多條分類規(guī)則，把每條被觸發(fā)規(guī)則的后件看作是對(duì)相應(yīng)類的一次投票，然后計(jì)票確定測(cè)

14、試記錄的類標(biāo)號(hào)，稱為（A）A,無(wú)序規(guī)則B,窮舉規(guī)則C,互斥規(guī)則D,有序規(guī)則60 .考慮兩隊(duì)之間的足球比賽：隊(duì)0和隊(duì)1。假設(shè)65%的比賽隊(duì)0勝出，剩余的比賽隊(duì)1獲勝。隊(duì)0獲勝的比賽中只有30%是在隊(duì)1的主場(chǎng)，而隊(duì)1取勝的比賽中75%是主場(chǎng)獲勝。如果下一場(chǎng)比賽在隊(duì)1的主場(chǎng)進(jìn)行隊(duì)1獲勝的概率為（C）A,0.75B,0.35C,0.4678D,0.573861 .以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的描述錯(cuò)誤的有（A）C,訓(xùn)練ANN是一個(gè)A,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒B,可以處理冗余特征很耗時(shí)的過(guò)程D,至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)62 .通過(guò)聚集多個(gè)分類器的預(yù)測(cè)來(lái)提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)稱為（A）A

15、,組合（ensemble）B,聚集（aggregate）C,合并（combination）D,投票（voting）63 .簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)對(duì)象集劃分成不重疊的子集，使得每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象恰在一個(gè)子集中，這種聚類類型稱作（B）A、層次聚類B、劃分聚類C、非互斥聚類D、模糊聚類64 .在基本K均值算法里，當(dāng)鄰近度函數(shù)采用（A）的時(shí)候，合適的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。A、曼哈頓距離B、平方歐幾里德距離C、余弦距離D、Bregman散度65 .（C）是一個(gè)觀測(cè)值，它與其他觀測(cè)值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。A、邊界點(diǎn)B、質(zhì)心C、離群點(diǎn)D、核心點(diǎn)66 .BIRCH是一一種（B）。A、分類器B、聚

16、類算法C、關(guān)聯(lián)分析算法D、特征選擇算法A）的離群點(diǎn)檢測(cè)。67 .檢測(cè)一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn)，屬于異常檢測(cè)中的基于（A、統(tǒng)計(jì)方法B、鄰近度C、密度D、聚類技術(shù)68 .（C）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對(duì)的平均逐對(duì)鄰近度，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。A、MIN（單鏈）B、MAX（全鏈）C、組平均D、Ward方法69 .（D）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的平方誤差的增量，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。A、MIN（單鏈）B、MAX（全鏈）C、組平均D、Ward方法70 .DBSCAN在最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度是（BD、O(m*logm)A、O（m）B、O（m2）C、O（logm）71 .在基

17、于圖的簇評(píng)估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci,C）,簇權(quán)值為mi,那么它的類型是（C）。A、基于圖的凝聚度基于圖的凝聚度和分離度B、基于原型的凝聚度C、基于原型的分離度D、72 .關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說(shuō)法不正確的是（A）。A、K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而DBSCAN一般聚類所有對(duì)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均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇。D、K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇。73 .以下是哪一個(gè)聚類算法

18、的算法流程：構(gòu)造k-最近鄰圖。使用多層圖劃分算法劃分圖。repeat：合并關(guān)于相對(duì)互連性和相對(duì)接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。until:不再有可以合并的簇。（C）。A、MSTB、OPOSSUMC、ChameleonD、Jarvis-Patrick（JP）74 .考慮這么一種情況：一個(gè)對(duì)象碰巧與另一個(gè)對(duì)象相對(duì)接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對(duì)象一般不會(huì)共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（D）的相似度計(jì)算方法。A、平方歐幾里德距離B、余弦距離C、直接相似度D、共享最近鄰75 .以下屬于可伸縮聚類算法的是（A）。A、CUREB、DENCLUE76 .以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基C、CLIQUE于原型

19、的聚類（D、OPOSSUMA、模糊c均值B、EM算法C、SOM77 .關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，下面說(shuō)法正確的是（A、當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí),D、CLIQUEB）?；旌夏Ｐ鸵材芎芎玫靥幚怼、混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布。C、混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇。D、混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問(wèn)題。78 .以下哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法（D）。A、STINGB、WaveClusterC、MAFIAD、BIRCH79 .一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分是該對(duì)象周圍密度的逆。這是基于（C）的離群點(diǎn)定義。A.概率B、鄰近度C、密度

20、D、聚類80 .下面關(guān)于JarvisPatrick（JP）聚類算法的說(shuō)法不正確的是（D）。A、JP聚類擅長(zhǎng)處理噪聲和離群點(diǎn)，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇。B、JP算法對(duì)高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)對(duì)象的緊致簇。C、JP聚類是基于SNN相似度的概念。D、JP聚類的基本時(shí)間復(fù)雜度為O（m）。二、多選題1.通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程所推倒出的關(guān)系和摘要經(jīng)常被稱為：（AB）A.模型B.模式C.模范D.模具2尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示，這個(gè)過(guò)程包括了以下哪些步驟？（ABCD）A.決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)B.決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好

21、壞C.選擇一個(gè)算法過(guò)程使評(píng)分函數(shù)最優(yōu)D.決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法。3 .數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測(cè)建模任務(wù)主要包括哪幾大類問(wèn)題？（AB）A.分類B.回歸C.模式發(fā)現(xiàn)D.模式匹配4 .數(shù)據(jù)挖掘算法的組件包括：（ABCD）A.模型或模型結(jié)構(gòu)B.評(píng)分函數(shù)C.優(yōu)化和搜索方法D.數(shù)據(jù)管理策略5 .以下哪些學(xué)科和數(shù)據(jù)挖掘有密切聯(lián)系？（AD）A.統(tǒng)計(jì)B.計(jì)算機(jī)組成原理C.礦產(chǎn)挖掘D.人工智能6 .在現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)中，元組在某些屬性上缺少值是常有的。描述處理該問(wèn)題的各種方法有：（ABCDE）A忽略元組C使用一個(gè)全局常量填充空缺值B使用屬性的平均值填充空缺值D使用與給定元組屬同一類的所有樣本的平均值E使用

22、最可能的值填充空缺值7 .下面哪些屬于可視化高維數(shù)據(jù)技術(shù)（ABCE）A矩陣B平行坐標(biāo)系C星形坐標(biāo)D散布圖EChernoff臉8 .對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘中的原始數(shù)據(jù)，存在的問(wèn)題有：（ABCDE）A不一致B重復(fù)C不完整D含噪聲E維度高9 .下列屬于不同的有序數(shù)據(jù)的有：（ABCE）A時(shí)序數(shù)據(jù)B序列數(shù)據(jù)C時(shí)間序列數(shù)據(jù)D事務(wù)數(shù)據(jù)E空間數(shù)據(jù)10 .下面屬于數(shù)據(jù)集的一般特性的有：（BCD）A連續(xù)性B維度C稀疏fD分辨率E相異性11 .下面屬于維歸約常用的線性代數(shù)技術(shù)的有：(AC)A主成分分析B特征提取C奇異值分解D特征加權(quán)E離散化12 .下面列出的條目中，哪些是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基本特征：(ACD)A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的

23、B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是集成的C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是相又穩(wěn)定的D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)是反映歷史變化的E.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向事務(wù)的13 .以下各項(xiàng)均是針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的不同說(shuō)法，你認(rèn)為正確的有(BCDE)。A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是數(shù)據(jù)庫(kù)B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向業(yè)務(wù)的，支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理(OLTP)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持決策而非事務(wù)處理E.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要目標(biāo)就是幫助分析，做長(zhǎng)期性的戰(zhàn)略制定14 .數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在技術(shù)上的工作過(guò)程是：(ABCD)A.數(shù)據(jù)的抽取B.存儲(chǔ)和管理C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)E.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)15 .聯(lián)機(jī)分析處理包括以下哪些基本分析功能？(BCD)A.聚類B.切片C.轉(zhuǎn)軸D.切塊E.分

24、類16 .利用Apriori算法計(jì)算頻繁項(xiàng)集可以有效降低計(jì)算頻繁集的時(shí)間復(fù)雜度。在以下的購(gòu)物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項(xiàng)集，在候選2-項(xiàng)集中需要剪枝的是(BD)ID項(xiàng)集1面包、牛奶2面包、尿布、啤酒、雞蛋3牛奶、尿布、啤酒、可樂(lè)4面包、牛奶、尿布、啤酒5面包、牛奶、尿布、可樂(lè)A、啤酒、尿布B、啤酒、面包C、面包、尿布D、啤酒、牛奶17.下表是一個(gè)購(gòu)物籃，假定支持度閾值為40%,其中_(AD)_是頻繁閉項(xiàng)集。TID項(xiàng)1 abc2 abcd3 bce4 acde5 deA、abcB、adC、cdD、de18 .Apriori算法的計(jì)算復(fù)雜度受_(ABCD)?_影響。A、支持度閥值B、項(xiàng)數(shù)(維

25、度)C、事務(wù)數(shù)D、事務(wù)平均寬度19 .非頻繁模式_(AD)_A、其支持度小于閾值B、都是不讓人感興趣的C、包含負(fù)模式和負(fù)相關(guān)模式D、對(duì)異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感20 .以下屬于分類器評(píng)價(jià)或比較尺度的有：A,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度B,召回率C,模型描述的簡(jiǎn)潔度D,計(jì)算復(fù)雜度(ACD)21 .在評(píng)價(jià)不平衡類問(wèn)題分類的度量方法有如下幾種，A,F1度量B,召回率（recall）C,精度（precision）D,真正率（turepositiverate,TPR）（ABCD）22 .貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（BBN）有如下哪些特點(diǎn)，A,構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力B,對(duì)模型的過(guò)分問(wèn)題非常魯棒C,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)D,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后，添加

26、變量相當(dāng)麻煩（AB）23 .如下哪些不是最近鄰分類器的特點(diǎn)，A,它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)，不必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的*II型B,分類一個(gè)測(cè)試樣例開(kāi)銷很大C,最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測(cè)D,可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界（C）24 .如下那些不是基于規(guī)則分類器的特點(diǎn)，A,規(guī)則集的表達(dá)能力遠(yuǎn)不如決策樹(shù)好B,基于規(guī)則的分類器都對(duì)屬性空間進(jìn)行直線劃分，并將類指派到每個(gè)劃分C,無(wú)法被用來(lái)產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型D,非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集（AC）25 .以下屬于聚類算法的是（ABD）。A、K均值B、DBSCANC、AprioriD、Jarvis-Patrick（JP）26 .（CD）都屬于簇有效性

27、的監(jiān)督度量。A、輪廓系數(shù)B、共性分類相關(guān)系數(shù)C、嫡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統(tǒng)計(jì)量C、Jaccard系數(shù)D、召回率28 .（ABCD）這些數(shù)據(jù)特性都是對(duì)聚類分析具有很強(qiáng)影響的。A、高維性B、規(guī)模C、稀疏性D、噪聲和離群點(diǎn)29 .在聚類分析當(dāng)中，（AD）等技術(shù)可以處理任意形狀的簇。A、MIN（單鏈）B、MAX（全鏈）C、組平均D、Chameleon30 .（AB）都屬于分裂的層次聚類算法。A、二分K均值B、MSTC、ChameleonD、組平均三、判斷題1 .數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)等任務(wù)。

28、（）2 .數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)不在于數(shù)據(jù)采集策略，而在于對(duì)于已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式的發(fā)掘。（對(duì)）3 .圖挖掘技術(shù)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中扮演了重要的角色。（對(duì)）4 .模式為對(duì)數(shù)據(jù)集的全局性總結(jié)，它對(duì)整個(gè)測(cè)量空間的每一點(diǎn)做出描述；模型則對(duì)變量變化空間的一個(gè)有限區(qū)域做出描述。（錯(cuò)）5 .尋找模式和規(guī)則主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行干擾，使其符合某種規(guī)則以及模式。（錯(cuò)）6 .離群點(diǎn)可以是合法的數(shù)據(jù)對(duì)象或者值。（對(duì)）7 .離散屬性總是具有有限個(gè)值。（錯(cuò)）8 .噪聲和偽像是數(shù)據(jù)錯(cuò)誤這一相同表述的兩種叫法。（錯(cuò)）9 .用于分類的離散化方法之間的根本區(qū)別在于是否使用類信息。（對(duì)）10 .特征提取技術(shù)并不依賴于特定的領(lǐng)域。（錯(cuò)）11 .

29、序列數(shù)據(jù)沒(méi)有時(shí)間戳。（對(duì)）12 .定量屬性可以是整數(shù)值或者是連續(xù)值。（對(duì)）13 .可視化技術(shù)對(duì)于分析的數(shù)據(jù)類型通常不是專用性的。（錯(cuò)）14 .DSS主要是基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù).聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用。（對(duì)）15 .OLAP技術(shù)側(cè)重于把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、轉(zhuǎn)換成輔助決策信息，是繼數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展之后迅猛發(fā)展起來(lái)的一種新技術(shù)。（對(duì)）16 .商業(yè)智能系統(tǒng)與一般交易系統(tǒng)之間在系統(tǒng)設(shè)計(jì)上的主要區(qū)別在于：后者把結(jié)構(gòu)強(qiáng)加于商務(wù)之上，一旦系統(tǒng)設(shè)計(jì)完畢，其程序和規(guī)則不會(huì)輕易改變；而前者則是一個(gè)學(xué)習(xí)型系統(tǒng)，能自動(dòng)適應(yīng)商務(wù)不斷變化的要求。（對(duì)）17 .數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中間層OLAP服務(wù)器只能采用關(guān)系型OLAP（錯(cuò)）18 .數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的組成部分包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，倉(cāng)庫(kù)管理，數(shù)據(jù)抽取，分析工具等四個(gè)部分.（錯(cuò)）19 .Web數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)仲的