數(shù)據(jù)挖掘試卷題集-wenkub
2023-04-09 03:00:16 本頁面
【正文】 據(jù)的屬性類型：()A 標(biāo)稱B 序數(shù)C 區(qū)間D相異13) 在上題中，屬于定量的屬性類型是：()14) 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15) 以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法： ()A 嵌入B 過濾C 包裝D 抽樣16) 熵是為消除不確定性所需要獲得的信息量，投擲均勻正六面體骰子的熵是： ()A 1比特B 17) 假設(shè)屬性ine的最大最小值分別是12000元和98000元。 3 0 3。（12） 數(shù)值屬性可以被分為 屬性和 屬性（13） 常見的數(shù)據(jù)的可視化技術(shù)有基于 的技術(shù)，幾何投影技術(shù)，基于 的技術(shù)以及層次的和基于圖形的技術(shù)。（8） 屬性的類型由該屬性可能具有的值的集合決定，屬性類型包括 ， ，序數(shù)的或數(shù)值的。 4 5 6。 7 8 9]，執(zhí)行a(2,:)=[]后，a的值為 。（9） KDD 過程包括： , 數(shù)據(jù)集成, 數(shù)據(jù)選擇, 數(shù)據(jù)變換, 數(shù)據(jù)挖掘, 模式評(píng)估, 和 。（14） 支持度和 是規(guī)則興趣度的兩種度量。 2 1 4]A. [4 3 2。利用最大最小規(guī)范化的方法將屬性的值映射到0至1的范圍內(nèi)。則年級(jí)屬性的眾數(shù)是： ()A 一年級(jí)B二年級(jí)C 三年級(jí)D 四年級(jí)21) 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)： ()A 等高線圖B 餅圖C 曲面圖D 矢量場(chǎng)圖22) 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： ()A 有放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B 無放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣C 分層抽樣D 漸進(jìn)抽樣23) 以下哪些算法是分類算法，（）A，DBSCANB，,KMeanD,EM24) 以下哪些分類方法可以較好地避免樣本的不平衡問題，（）A，KNNB，SVMC，BayesD，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25) 以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹的說法是錯(cuò)誤的 ( )A. 冗余屬性不會(huì)對(duì)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(duì)于噪聲的干擾非常敏感D. 尋找最佳決策樹是NP完全問題26) 決策樹分類方法中，ID3算法使用的分裂準(zhǔn)則是：A. 信息增益
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