數(shù)據(jù)挖掘考試題(已修改)
2025-04-06 03:00 本頁面
【正文】 數(shù)據(jù)挖掘考試題1． 選擇題1. 當不知道數(shù)據(jù)所帶標簽時，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標簽的數(shù)據(jù)與帶其他標簽的數(shù)據(jù)相分離？( ) 2. ( )將兩個簇的鄰近度定義為不同簇的所有點對鄰近度的平均值，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。(單鏈) (全鏈) “啤酒與尿布試驗”最主要是應(yīng)用了( )數(shù)據(jù)挖掘方法。 A 分類 B 預測 C關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 D聚類，以下說法不正確的是( )，而DBSCAN一般聚類所有對象。，DBSCAN使用基于密度的概念。，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會合并有重疊的簇’s Method說法錯誤的是：( )，兩個簇的鄰近度定義為兩個簇合并時導致的平方誤差，Ward方法與組平均非常相似6. 下列關(guān)于層次聚類存在的問題說法正確的是：( )A. 具有全局優(yōu)化目標函數(shù)B. Group Average擅長處理球狀的簇C. 可以處理不同大小簇的能力D. Max對噪聲點和離群點很敏感，說法錯誤的事：( )，該操作就不能撤銷{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分別為：( )TID 項 集12345{面包，牛奶}{面包，尿布，啤酒，雞蛋}{牛奶，尿布，啤酒，可樂}{面包，牛奶，尿布，啤酒}{面包，牛奶，尿布，可樂}, , , ,( )是屬于分裂層次聚類的方法。 Average ，簇間相似度使用MAX計算，第二步是哪兩個簇合并：( ){3}和{l,2}合并 B.{3}和{4,5}合并 C.{2,3}和{4,5}合并 D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并2． 填空題：1. 屬性包括的四種類型： 、 、 、 。2. 是兩個簇的鄰近度定義為不同簇
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