數(shù)據(jù)挖掘試卷題集(編輯修改稿)
2025-04-21 03:00 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ()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。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)。對(duì)屬性ine的73600元將被轉(zhuǎn)化為：()A B C D 18) 假定用于分析的數(shù)據(jù)包含屬性age。數(shù)據(jù)元組中age的值如下（按遞增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70, 問(wèn)題：使用按箱平均值平滑方法對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑，箱的深度為3。第二個(gè)箱子值為：()A B C D 19) 考慮值集{12 24 33 2 4 55 68 26}，其四分位數(shù)極差是：( )A 31 B 24 C 55 D 320) 一所大學(xué)內(nèi)的各年紀(jì)人數(shù)分別為：一年級(jí)200人，二年級(jí)160人，三年級(jí)130人，四年級(jí)110人。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(zhuān)門(mén)用于可視化時(shí)間空間數(shù)據(jù)的技術(shù)： ()A 等高線(xiàn)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(wú)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(lèi)算法，（）A，DBSCANB，,KMeanD,EM24) 以下哪些分類(lèi)方法可以較好地避免樣本的不平衡問(wèn)題，（）A，KNNB，SVMC，BayesD，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25) 以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹(shù)的說(shuō)法是錯(cuò)誤的 ( )A. 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B(tài). 子樹(shù)可能在決策樹(shù)中重復(fù)多次C. 決策樹(shù)算法對(duì)于噪聲的干擾非常敏感D. 尋找最佳決策樹(shù)是NP完全問(wèn)題26) 決策樹(shù)分類(lèi)方法中，ID3算法使用的分裂準(zhǔn)則是：A. 信息增益 B. 增益比率 27) 決策樹(shù)分類(lèi)方法中，：A. 信息增益 B. 增益比率 28) 決策樹(shù)分類(lèi)方法中，CART算法使用的分裂準(zhǔn)則是：A. 信息增益 B. 增益比率
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