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)，買啤酒的人很大概率也會(huì)購買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖 掘的哪類問題？ （A）A. 關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)B.聚類C.分類D.自然語言處理2. 以下兩種描述分別對應(yīng)哪兩種對分類算法的評價(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. Precisio n.Recall B. Recall,Precisio nA. Precisio n,ROC D. Recall, ROC3. 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)？（C）A. 頻繁模式挖掘B.分類和預(yù)測C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)

2、據(jù)流挖掘4. 當(dāng)不知道數(shù)據(jù)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)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)B.領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn)C.文檔知識發(fā)現(xiàn)D.動(dòng)態(tài)知識發(fā)現(xiàn)6. 使用交互式的和可視化的技術(shù)，對數(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)測建模 D.尋找模式和規(guī)則8. 建立一個(gè)模型，通過這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來預(yù)測

3、其他某個(gè)變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的 哪一類任務(wù)？ （C）A. 根據(jù)內(nèi)容檢索B.建模描述C.預(yù)測建模 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

4、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相異只有非零值才重要的二元屬性被稱作：（C ）A計(jì)數(shù)屬性 B離散屬性 C非對稱的二元屬性D對稱屬性16. 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過濾 C包裝 D抽樣18下面不屬于創(chuàng)建新屬性的相關(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in c

5、ome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)不是專門用于可視化時(shí)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有放回的簡單隨機(jī)抽樣B無放回的簡單隨機(jī)抽樣C分層抽樣D漸進(jìn)抽樣28. 數(shù)據(jù)倉庫是隨著時(shí)間變化的，下面的描述不正確的是(C)A. 數(shù)據(jù)倉庫隨時(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)覆蓋原來的快照；C. 數(shù)據(jù)倉庫隨事件變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容；D. 數(shù)據(jù)倉庫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

6、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)倉庫，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)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)倉庫小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級別；B. 數(shù)據(jù)越詳細(xì)，粒度就越小，級別也就越高；C. 數(shù)據(jù)綜合度越高，粒度也就越大，級別也就越高；D. 粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)量31. 有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)特點(diǎn)，不正確的描述是：(A)A. 數(shù)據(jù)倉庫

7、開發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)；B. 數(shù)據(jù)倉庫使用的需求在開發(fā)出去就要明確；C. 數(shù)據(jù)倉庫的開發(fā)是一個(gè)不斷循環(huán)的過程，是啟發(fā)式的開發(fā)；D. 在數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中，并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切的處理流，數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活，且沒有固定的模式32. 在有關(guān)數(shù)據(jù)倉庫測試，下列說法不正確的是：(D)A. 在完成數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)施過程中，需要對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行各種測試.測試工作中要包括單元測 試和系統(tǒng)測試.B. 當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫的每個(gè)單獨(dú)組件完成后，就需要對他們進(jìn)行單元測試.C. 系統(tǒng)的集成測試需要對數(shù)據(jù)倉庫的所有組件進(jìn)行大量的功能測試和回歸測試D. 在測試之前沒必要制定詳細(xì)的測試計(jì)劃.33. OLAP技術(shù)的核心是：

8、(D)A. 在線性；B. 對用戶的快速響應(yīng)；C. 互操作性.多維分析；34. 關(guān)于OLAP的特性，下面正確的是：(D)(1)快速性 可分析性(3)多維性(4)信息性 共享性A. (1)(3)B. C. (1)(4)D. (1)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簡單的事務(wù).C. OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高D. OLAP是以數(shù)據(jù)倉庫為基礎(chǔ)的，但其最終數(shù)據(jù)來源與 OLTP 樣均來自底層的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 兩者面對的用

9、戶是相同的.36. OLAM技術(shù)一般簡稱為”數(shù)據(jù)聯(lián)機(jī)分析挖掘”下面說法正確的是：(D)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)器通過用戶圖形借口接收用戶的分析指令，在元數(shù)據(jù)的知道下，對超級立方體作一定的操作.37. 關(guān)于OLAP和OLTP的說法，下列不正確的是：(c)A. OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡單且重復(fù)率高.B. OLAP的最終數(shù)據(jù)來源與 OLTP不一樣.C. OLTP面對的是決策人員和高層管

10、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)關(guān)聯(lián)規(guī)則。A、4 B、5 C、6 D、740. 概念分層圖是_(B)_圖。A、無向無環(huán) B、有向無環(huán) C、有向有環(huán) D、無向有環(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

11、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、與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對比B、可視化C、基于模板的方法D、主觀興趣度量47. 下面購物籃能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是多少(C)ID購買項(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、1 B、.2 C、3 D、448. 以下哪些算法是分類算法，A , DBSCAN B , C4.5 C,K-Mean D,EM（ B）49. 以下

12、哪些分類方法可以較好地避免樣本的不平衡問題，A , KNN B , SVM C , Bayes D,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（A）50. 決策樹中不包含一下哪種結(jié)點(diǎn)，A,根結(jié)點(diǎn)（root node） B,內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internal node） C,外部結(jié)點(diǎn)（external node） D,葉結(jié)點(diǎn)（leaf node）（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)于決策樹的說法是錯(cuò)誤的（C）A. 冗余屬性不會(huì)對決策樹的準(zhǔn)確率造成不利的影響B(tài). 子樹可能在決策樹中重復(fù)多次C. 決策樹算法對于噪聲的干擾非常敏感D. 尋找最佳決策樹是 NP完

13、全問題54. 在基于規(guī)則分類器的中，依據(jù)規(guī)則質(zhì)量的某種度量對規(guī)則排序，保證每一個(gè)測試記錄都是由覆蓋它的 最好的”規(guī)格來分類，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. C4.5 B. KNN C. Na?ve Bayes D. 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,無序規(guī)則B,窮舉規(guī)則

14、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)先級降序排列，則稱規(guī)則集是（D）A,無序規(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)則的后件看作是對相應(yīng)類的一次投票，然后計(jì)票確定測試記錄的類標(biāo)號，稱為（ A）A,無序規(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，而隊(duì)1取勝的比賽中75%是主場獲勝。 如果下一場比賽在隊(duì) 1的主場進(jìn)行隊(duì)1獲勝的概率為（C）A，0.75B,0.35C,0.4678 D, 0.5

15、73861. 以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN ）的描述錯(cuò)誤的有（A）A，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒B,可以處理冗余特征C,訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過程D，至少含有一個(gè)隱藏層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)62. 通過聚集多個(gè)分類器的預(yù)測來提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)稱為（A）A,組合（ensemble）B,聚集（aggregate） C,合并（combination）D，投票（voting）63. 簡單地將數(shù)據(jù)對象集劃分成不重疊的子集，使得每個(gè)數(shù)據(jù)對象恰在一個(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

16、簇中各點(diǎn)的中 位數(shù)。A、曼哈頓距離65. （ C ）是產(chǎn)生的。A、邊界點(diǎn)66. BIRCH 是B、平方歐幾里德距離 C、余弦距離D、Bregman散度個(gè)觀測值，它與其他觀測值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機(jī)制B、質(zhì)心 種（B ）。C、離群點(diǎn)D、核心點(diǎn)A、分類器B、聚類算法C、關(guān)聯(lián)分析算法67. 檢測一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn)，屬于異常檢測中的基于（A、統(tǒng)計(jì)方法B、鄰近度C、密度D、特征選擇算法 A ）的離群點(diǎn)檢測。 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)對的平均逐對鄰近度， 次聚類技術(shù)。A、MIN （單鏈）B、MAX （全鏈）C、組平均69. （ D ）將兩個(gè)簇的鄰

17、近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的平方誤差的增量， 次聚類技術(shù)。A、MIN （單鏈）B、MAX （全鏈）70. DBSCAN在最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度是（BA、O（m）B、O（m2）C、O（log m）71. 在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為 的類型是（C ）。A、基于圖的凝聚度 基于圖的凝聚度和分離度72. 關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說法不正確的是（B、基于原型的凝聚度它是一種凝聚層Ward方法 它是一種凝聚層C、組平均 ）。Ward方法D、O(m*log m) proximity(Ci , C)，簇權(quán)值為mi ,那么它C、基于原型的分離度A )。A、 K均值丟棄被它識別為噪聲的對

18、象，而DBSCAN 一般聚類所有對象。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。DBSCAN可以處理不同大小和不同形C、K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，狀的簇。DBSCAN會(huì)合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)，但是并有重疊的簇。73. 以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程：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)于相對互連性和相對接近性而言，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

19、這么一種情況：一個(gè)對象碰巧與另一個(gè)對象相對接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對象一般不會(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、DENCLUEC、CLIQUED、OPOSSUM76. 以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基于原型的聚類（D ）。A、模糊 c 均值B、EM 算法C、SOMD、CLIQUE77. 關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，下面說法正確的是（B ）。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)，混合模型也能很好地處理。B、混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因?yàn)?/p>

20、它可以使用各種類型的分布。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、WaveCluster C、MAFIAD、BIRCH79. 一個(gè)對象的離群點(diǎn)得分是該對象周圍密度的逆。這是基于（C ）的離群點(diǎn)定義。A .概率B、鄰近度C、密度D、聚類80. 下面關(guān)于Jarvis Patrick （JP）聚類算法的說法不正確的是（ D ）。A、JP聚類擅長處理噪聲和離群點(diǎn)，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇。B、JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)對象的緊致簇。C、JP聚類是

21、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. 通過數(shù)據(jù)挖掘過程所推倒出的關(guān)系和摘要經(jīng)常被稱為：（A B）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)過程包括了以下哪些步驟？ （A B C D）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)的好壞C. 選擇一個(gè)算法過程使評分函數(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)測建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題？（A B）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

22、包括：（A B C D）A.模型或模型結(jié)構(gòu) B.評分函數(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？（A D）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 E Chernoff臉8. 對于數(shù)據(jù)挖掘中的原始數(shù)據(jù)，存在的問題有：（ABCD

23、E ）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：（B C D）A連續(xù)性 B維度 C稀疏性 D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：(A C)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)倉庫的基本特征：(ACD)A.數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的B.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是集成的C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是相對穩(wěn)定的D.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)是反映歷史變化的E. 數(shù)據(jù)倉庫是面向事務(wù)的13. 以下各項(xiàng)均是針對數(shù)據(jù)倉庫的不同

24、說法，你認(rèn)為正確的有(BCDE )。A 數(shù)據(jù)倉庫就是數(shù)據(jù)庫B 數(shù)據(jù)倉庫是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)C. 數(shù)據(jù)倉庫是面向業(yè)務(wù)的，支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理( OLTP)D 數(shù)據(jù)倉庫支持決策而非事務(wù)處理E. 數(shù)據(jù)倉庫的主要目標(biāo)就是幫助分析，做長期性的戰(zhàn)略制定14. 數(shù)據(jù)倉庫在技術(shù)上的工作過程是：(ABCD)A.數(shù)據(jù)的抽取B.存儲和管理C.數(shù)據(jù)的表現(xiàn)D. 數(shù)據(jù)倉庫設(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。在以下的購物籃中產(chǎn)生支持度不小于 3的候選3-項(xiàng)集，在

25、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4面包、牛奶、尿布、啤酒5面包、牛奶、尿布、可樂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)購物籃，假定支持度閾值為40%，其中_(A D)_是頻繁閉項(xiàng)集。TID項(xiàng)1 abc2 abcd3 bce4 acde5 deA、 abc B、 adC、 cd D、 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

26、含負(fù)模式和負(fù)相關(guān)模式D、對異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感20. 以下屬于分類器評價(jià)或比較尺度的有：A,預(yù)測準(zhǔn)確度 B,召回率C,模型描述的簡潔度D,計(jì)算復(fù)雜度(ACD)21. 在評價(jià)不平衡類問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（ture positive rate,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,對模型的過分問題非常魯棒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)，數(shù)據(jù)的模型 B,分類一個(gè)測試樣例開銷

27、很大 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,它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測，不必維護(hù)源自C,最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測D,可以則的分類器都對屬性空間進(jìn)行直線劃分，并將類指派到每個(gè)劃分 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25. 以下屬于聚類算法的是（ABD ）。A、K 均值B、DBSCANC、Apriori26. （ CD ）都屬于簇有效性的監(jiān)督度量。A、輪廓系數(shù)B、共性分類相關(guān)系數(shù)27. 簇有效性的面向相似性的度量包括（A,規(guī)則集的表達(dá)能力遠(yuǎn)不如決策樹好B,基于規(guī)C,無法被用來產(chǎn)生更易于（AC）BC ）。D、Jarvis-Patrick

28、 （ JP）C、熵D、F度量D、召回率A、精度B、Rand統(tǒng)計(jì)量C、Jaccard系數(shù)28. （ ABCD ）這些數(shù)據(jù)特性都是對聚類分析具有很強(qiáng)影響的。A、高維性規(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)測數(shù) 據(jù)等任務(wù)。（對）2. 數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)不在于數(shù)據(jù)采集策略，而在于對于已經(jīng)存在

29、的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式的發(fā)掘。（對）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）4. 模式為對數(shù)據(jù)集的全局性總結(jié)，它對整個(gè)測量空間的每一點(diǎn)做出描述；模型則對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)對象或者值。（對）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）10. 特征提取技術(shù)并不依賴于特定的領(lǐng)域。（錯(cuò)）11. 序列數(shù)據(jù)沒有時(shí)間戳。（對）12. 定量屬性可以是整數(shù)值或者是連

30、續(xù)值。（對）13. 可視化技術(shù)對于分析的數(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)倉庫.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）15. OLAP技術(shù)側(cè)重于把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、轉(zhuǎn)換成輔助決策信息，是繼數(shù)據(jù)庫技術(shù)后者把結(jié)構(gòu)強(qiáng)加于商發(fā)展之后迅猛發(fā)展起來的一種新技術(shù)。（對）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：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）17. 數(shù)據(jù)倉庫中間層 OLAP服務(wù)器只能采用關(guān)系型OLAP（錯(cuò)）18數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的組成部分包括數(shù)據(jù)倉庫，倉庫管理，數(shù)據(jù)抽取，分析工具等四個(gè)部分（錯(cuò)）1