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大數(shù)據(jù)分析與可視化知到智慧樹(shù)章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋山東交通學(xué)院第一章單元測(cè)試
什么是KDD?()
A:領(lǐng)域知識(shí)發(fā)現(xiàn)
B:動(dòng)態(tài)知識(shí)發(fā)現(xiàn)
C:文檔知識(shí)發(fā)現(xiàn)
D:數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
答案:數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)
數(shù)據(jù)挖掘分析是指從海量的數(shù)據(jù)中抽取感興趣的(有價(jià)值的、隱含的、以前沒(méi)有用但是潛在有用信息的)模式和知識(shí)。()
A:對(duì)B:錯(cuò)
答案:對(duì)數(shù)據(jù)挖掘分析的步驟包括()
A:模型評(píng)估
B:數(shù)據(jù)預(yù)處理
C:創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
D:算法分析
答案:模型評(píng)估
;數(shù)據(jù)預(yù)處理
;創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
;算法分析
當(dāng)今社會(huì),數(shù)據(jù)挖掘分析被廣泛應(yīng)用。()
A:對(duì)B:錯(cuò)
答案:對(duì)()是未來(lái)大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢(shì)。
A:簡(jiǎn)單
B:實(shí)時(shí)性
C:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
D:可視化
答案:實(shí)時(shí)性
;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
;可視化
第二章單元測(cè)試
關(guān)于描述統(tǒng)計(jì),包括()。
A:其余選項(xiàng)都不是
B:相關(guān)分析
C:集中趨勢(shì)分析
D:離中趨勢(shì)分析
答案:相關(guān)分析
;集中趨勢(shì)分析
;離中趨勢(shì)分析
以下屬于推斷統(tǒng)計(jì)的是()。
A:其余選項(xiàng)都不是
B:集中趨勢(shì)分析
C:參數(shù)估計(jì)
D:離中趨勢(shì)分析
答案:離中趨勢(shì)分析
在數(shù)據(jù)特征的測(cè)度中,描述分布的形狀的值為()
A:偏態(tài)
B:中位數(shù)
C:峰態(tài)
D:眾數(shù)
答案:偏態(tài)
;峰態(tài)
測(cè)度集中趨勢(shì)就是尋找數(shù)據(jù)水平的代表值或中心值()
A:對(duì)B:錯(cuò)
答案:對(duì)四分位數(shù)可以用于順序數(shù)據(jù)、數(shù)值數(shù)據(jù)和分類(lèi)數(shù)據(jù)()
A:對(duì)B:錯(cuò)
答案:錯(cuò)
第三章單元測(cè)試
下面哪個(gè)屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法?()
A:漸進(jìn)抽樣
B:特征加權(quán)
C:維歸約
D:傅立葉變換
答案:傅立葉變換
將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下哪個(gè)步驟的任務(wù)?()
A:數(shù)據(jù)流挖掘
B:分類(lèi)和預(yù)測(cè)
C:頻繁模式挖掘
D:數(shù)據(jù)預(yù)處理
答案:數(shù)據(jù)預(yù)處理
影響數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題的因素有哪些()
A:可信性、可解釋性
B:其余選項(xiàng)都對(duì)
C:準(zhǔn)確性、完整性、一致性
D:相關(guān)性、時(shí)效性
答案:其余選項(xiàng)都對(duì)
數(shù)據(jù)預(yù)處理的常見(jiàn)方法有()
A:數(shù)據(jù)變換
B:數(shù)據(jù)集成
C:數(shù)據(jù)清洗
D:其余選項(xiàng)都不對(duì)
答案:數(shù)據(jù)變換
;數(shù)據(jù)集成
;數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)預(yù)處理是指在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析以前,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、集合和變換等一系列處理工作()
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:對(duì)
第四章單元測(cè)試
考慮下面的頻繁3-項(xiàng)集的集合:{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5}假定數(shù)據(jù)集中只有5個(gè)項(xiàng),采用合并策略,由候選產(chǎn)生過(guò)程得到4-項(xiàng)集不包含()
A:1,2,3,4
B:1,2,3,5
C:1,2,4,5
D:1,3,4,5
答案:1,2,4,5
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:()
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
答案:頻繁項(xiàng)集頻繁閉項(xiàng)集最大頻繁項(xiàng)集
某超市研究銷(xiāo)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(lèi)問(wèn)題?()
A:自然語(yǔ)言處理
B:分類(lèi)
C:聚類(lèi)
D:關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)
答案:關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)
下面購(gòu)物籃能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是多少()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:3
B:4
C:1
D:2
答案:3
Apriori算法的計(jì)算復(fù)雜度受(
)影響。
A:項(xiàng)數(shù)(維度)
B:事務(wù)數(shù)
C:事務(wù)平均寬度
D:支持度閥值
答案:項(xiàng)數(shù)(維度)
;事務(wù)數(shù)
;事務(wù)平均寬度
;支持度閥值
第五章單元測(cè)試
以下哪些算法是分類(lèi)算法,()
A:EM
B:C4.5
C:DBSCAN
D:K-Mean
答案:C4.5
決策樹(shù)中不包含一下哪種結(jié)點(diǎn),()
A:內(nèi)部結(jié)點(diǎn)(internalnode)
B:葉結(jié)點(diǎn)(leafnode)
C:外部結(jié)點(diǎn)(externalnode)
D:根結(jié)點(diǎn)(rootnode)
答案:外部結(jié)點(diǎn)(externalnode)
以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹(shù)的說(shuō)法是錯(cuò)誤的()
A:子樹(shù)可能在決策樹(shù)中重復(fù)多次
B:尋找最佳決策樹(shù)是NP完全問(wèn)題
C: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
D:決策樹(shù)算法對(duì)于噪聲的干擾非常敏感
答案:決策樹(shù)算法對(duì)于噪聲的干擾非常敏感
以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的描述錯(cuò)誤的有()
A:訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過(guò)程
B:至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C:可以處理冗余特征
D:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒
答案:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒
貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)(BBN)有如下哪些特點(diǎn),()
A:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)
B:對(duì)模型的過(guò)分問(wèn)題非常魯棒
C:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后,添加變量相當(dāng)麻煩
D:構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力
答案:對(duì)模型的過(guò)分問(wèn)題非常魯棒
;構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力
如下哪些不是最近鄰分類(lèi)器的特點(diǎn),()
A:可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界
B:分類(lèi)一個(gè)測(cè)試樣例開(kāi)銷(xiāo)很大
C: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)的模型
D:最近鄰分類(lèi)器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測(cè)
答案:最近鄰分類(lèi)器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測(cè)
第六章單元測(cè)試
()這些數(shù)據(jù)特性都是對(duì)聚類(lèi)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)
答案:高維性
;規(guī)模
;稀疏性
;噪聲和離群點(diǎn)
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(lèi),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()的相似度計(jì)算方法。
A:余弦距離
B:共享最近鄰
C:平方歐幾里德距離
D:直接相似度
答案:共享最近鄰
在基本K均值算法里,當(dāng)鄰近度函數(shù)采用()的時(shí)候,合適的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。
A:平方歐幾里德距離
B:余弦距離
C:曼哈頓距離
D:Bregman散度
答案:曼哈頓距離
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(lèi)類(lèi)型稱(chēng)作()
A:模糊聚類(lèi)
B:劃分聚類(lèi)
C:層次聚類(lèi)
D:非互斥聚類(lèi)
答案:劃分聚類(lèi)
K均值是一種產(chǎn)生劃分聚類(lèi)的基于密度的聚類(lèi)算法,簇的個(gè)數(shù)由算法自動(dòng)地確定。()
A:對(duì)B:錯(cuò)
答案:錯(cuò)
第七章單元測(cè)試
可視化涉及到的學(xué)科包括()
A:統(tǒng)計(jì)分析
B:計(jì)算機(jī)圖形學(xué)
C:數(shù)據(jù)挖掘
D:人機(jī)交互
答案:統(tǒng)計(jì)分析
;計(jì)算機(jī)圖形學(xué)
;數(shù)據(jù)挖掘
;人機(jī)交互
若有一個(gè)數(shù)據(jù)集,每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)有5個(gè)屬性,以下哪種可視化技術(shù)最適用于表示其屬性涼涼之間的相關(guān)性呢?()
A:像
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