大數據分析與可視化智慧樹知到期末考試答案章節(jié)答案2024年山東交通學院

大數據分析與可視化智慧樹知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年山東交通學院決策樹算法適于處理離散型數據，對于連續(xù)性變量處理效果不佳。（）

答案:對數據挖掘分析技術對高科技的研究是必不可少的,其主要的功能是對大批量數據的處理。（）

答案:對所謂數據挖掘分析就是從海量的數據中抽取感興趣的模式和知識（）

答案:對神經網絡的學習實際是不斷調整權重的一個過程。（）

答案:對在有反饋的前向神經網絡中，輸出層會對輸入層產生反饋信息。（）

答案:對BP神經網絡是一種前饋神經網絡。（）

答案:對一個神經網絡可以沒有輸入層或輸出層。（）

答案:錯在K-均值聚類方法中，每個樣本屬于且僅屬于一個類。（）

答案:對在數據分布扁平程度的測度中，峰態(tài)系數＞0為尖峰分布。（）

答案:對數據挖掘分析的任務是從數據中發(fā)現(xiàn)模式，模式按功能分為預測型(Predictive)和描述型(Descriptive)。（）

答案:對BP神經網絡同一層之間的神經元相互無連接。（）

答案:對數字離散化是數據變換的一部分。（）

答案:錯概念分層是指通過使用高層的概念（比如：青年、中年、老年）來替代底層的屬性值（比如：實際的年齡數據值）來規(guī)約數據。（）

答案:對給定關聯(lián)規(guī)則A--＞B，意味著：若A發(fā)生，B也會發(fā)生（）

答案:對遺傳算法是一種生物進化思想的算法。（）

答案:對對分類數據進行自動概念分層時，不同值個數最多的屬性將被放在概念分層的最頂層。（）

答案:錯數據挖掘一般過程為：數據集選取、數據預處理、數據分析算法、分析總結改進。（）

答案:對所謂基于數據庫的知識發(fā)現(xiàn)(KDD)是指從大量數據中提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可被理解的模式的非平凡過程。（）

答案:對格結構常用來枚舉所有可能的項集（）

答案:對層次聚類不需要事先設置類別個數。（）

答案:對不論是表頭項節(jié)點還是FP-Tree中有節(jié)點，它們至少有2個屬性，分別是（）

答案:name;count可以用決策樹算法來預測未來房價的走勢。（）

答案:錯Apriori算法是一種典型的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法（）

答案:對多元回歸是線性回歸的一種擴展。（）

答案:對可以使用以下哪些標準比較分類或預測方法的有效性（）

答案:方法的可伸縮性;準確率;計算速度以下哪些屬于決策樹算法的優(yōu)點（）

答案:可以幫助其他模型算法挑選自變量;構建高效，分類速度快;易于理解和實現(xiàn)從大量數據中挖掘出潛在價值關系、模式和趨勢，并建立用于決策支持的模型，提供決策支持的方法、工具的過程，就是數據分析與挖掘。（）

答案:對規(guī)范化指將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區(qū)間，以下哪些是常用的規(guī)范化的方法？（）

答案:小數定標規(guī)范化;最?。畲笠?guī)范化;z-score規(guī)范化在保險業(yè)中，通過使用數據挖掘分析技術可以預測哪些行業(yè)、哪個年齡段、哪種社會層次的人會買哪種保險,或者預測哪類人容易買新的險種等。（）

答案:對以下關于分類和預測的說法正確的是（）

答案:預測法主要用來估計連續(xù)值;分類法主要用來預測類標號;兩者都需要構建模型;兩者都是用模型來估計未知值常用的數據歸約策略有？（）

答案:數據立方體聚集;數值歸約;維歸約;數據壓縮對于頻繁項集挖掘分析，在分析過程中使用的約束包括以下幾種類型（）

答案:不可轉變的;簡潔的;可轉變的;反單調的以下屬維歸約處理方法的有？（）

答案:向前選擇和向后刪除相結合;逐步向后刪除;判定歸納樹插入;逐步向前選擇以下哪些是概念分層生成的典型方法？（）

答案:直方圖分析;分箱技術;基于熵的離散化;聚類分析常見的統(tǒng)計圖表有（）

答案:餅圖;散點圖;箱線;維恩圖以下哪些選項是數據挖掘分析的研究方向及趨勢？（）

答案:專門用于知識發(fā)現(xiàn)的形式化和標準化的數據挖掘分析語言。;網絡環(huán)境下的數據挖掘分析技術。;數據挖掘分析過程中的便于用戶理解的及人機交互的可視化方法。;加強對各種非結構化數據的挖掘,如對文本數據、圖形數據、視頻圖像數據、聲音數據等。數據可視化是與（）等并列的概念（）

答案:可視分析學;信息可視化;科學可視化以下哪些是常見的聚類算法（）

答案:基于模型的方法;劃分方法;層次方法;基于網格的方法以下屬于數據預處理的是（）

答案:補充缺項數據;數據變換;數據規(guī)約;刪除冗余數據以下哪些統(tǒng)計學知識可以在數據挖掘中用到？（）

答案:區(qū)間估計;參數檢驗;回歸分析;正態(tài)分布以下關于誤差的說法錯誤的是（）

答案:誤差一定是正值關聯(lián)規(guī)則應用場景實例不包括（）。

答案:目標檢測關于數據的相關性分析，以下說法不正確的是？（）

答案:相關性即意味著因果關系artist的（）屬性控制繪圖順序

答案:ZorderMatplotlib是基于（）語言的開源項目

答案:Python（）函數主要用于在figure繪制對象中繪制各種曲線

答案:Plot()以下關于BP神經網絡的說法錯誤的是（）

答案:BP神經網絡的誤差是向前傳播的（）又稱文字云是對文本數據中出現(xiàn)頻率較高的關鍵詞用圖像的方式以視覺上的突出展示,形成"關鍵詞的渲染"。

答案:詞云圖以下關于切比雪夫不等式的說法哪一條是錯誤的？（）。

答案:切比雪夫不等式提供的是“上界”，也就是“所占比例至多是多少”。以下哪個說法是正確的？（）。

答案:一組數據中不可以自由取值的數據的個數?？梢暬婕暗降膶W科包括（）

答案:統(tǒng)計分析;計算機圖形學;人機交互;數據挖掘數據可視化是大數據發(fā)展的趨勢。（）

答案:對echars可以用來實現(xiàn)大數據可視化大屏（）

答案:對若有一個數據集，每個數據點有5個屬性，以下哪種可視化技術最適用于表示其屬性涼涼之間的相關性呢？（）

答案:散點圖

答案:走勢圖K均值是一種產生劃分聚類的基于密度的聚類算法，簇的個數由算法自動地確定。（）

答案:錯簡單地將數據對象集劃分成不重疊的子集，使得每個數據對象恰在一個子集中，這種聚類類型稱作（）

答案:劃分聚類在基本K均值算法里，當鄰近度函數采用（）的時候，合適的質心是簇中各點的中位數。

答案:曼哈頓距離（）這些數據特性都是對聚類分析具有很強影響的。

答案:高維性;稀疏性;規(guī)模;噪聲和離群點考慮這么一種情況：一個對象碰巧與另一個對象相對接近，但屬于不同的類，因為這兩個對象一般不會共享許多近鄰，所以應該選擇（）的相似度計算方法。

答案:共享最近鄰如下哪些不是最近鄰分類器的特點，()

答案:最近鄰分類器基于全局信息進行預測以下哪些算法是分類算法，（）

答案:C4.5以下哪項關于決策樹的說法是錯誤的()

答案:決策樹算法對于噪聲的干擾非常敏感決策樹中不包含一下哪種結點，()

答案:外部結點（externalnode）以下關于人工神經網絡（ANN）的描述錯誤的有()

答案:神經網絡對訓練數據中的噪聲非常魯棒貝葉斯信念網絡(BBN)有如下哪些特點，（）

答案:構造網絡費時費力;對模型的過分問題非常魯棒Apriori算法的計算復雜度受(

)影響。

答案:事務數;支持度閥值;項數（維度）;事務平均寬度下面購物籃能夠提取的3-項集的最大數量是多少（）ID購買項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

答案:3某超市研究銷售紀錄數據后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會購買尿布，這種屬于數據挖掘的哪類問題？()

答案:關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)頻繁項集、頻繁閉項集、最大頻繁項集之間的關系是：()

答案:頻繁項集頻繁閉項集最大頻繁項集考慮下面的頻繁3-項集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定數據集中只有5個項，采用合并策略，由候選產生過程得到4-項集不包含（）

答案:1，2，4，5數據預處理的常見方法有（）

答案:數據集成;數據變換;數據清洗數據預處理是指在對數據進行挖掘分析以前，需要對原始數據進行清理、集合和變換等一系列處理工作（）

答案:對影響數據質量問題的因素有哪些（）

答案:其余選項都對將原始數據進行集成、變換、維度規(guī)約、數值規(guī)約是在以下哪個步驟的任務？（）

答案:數據預處理下面哪個屬于映射數據到新的空間的方法？()

答案:傅立葉變換四分位數可以用于順序數據、數值數據和分類數據（）

答案:錯在數據特征的測度中，描述分布的形狀的值為（）

答案:偏態(tài);峰態(tài)以下屬于推斷統(tǒng)計的是（）。

答案:離中趨勢分析測度集中趨勢就是尋找數據水平的代表值或中心值（）

答案:對關于描述統(tǒng)計，包括（）。

答案:相關分析;離中趨