資料探勘鄙視題 判斷題

2021-07-23 16:46:51 字數 1900 閱讀 7753

資料探勘的主要任務是從資料中發現潛在的規則,從而能更好的完成描述資料、**資料等任務。 (對)

資料探勘的目標不在於資料採集策略,而在於對於已經存在的資料進行模式的發掘。(對)3. 圖挖掘技術在社會網路分析中扮演了重要的角色。(對)

模式為對資料集的全域性性總結,它對整個測量空間的每一點做出描述;模型則對變數變化空間的乙個有限區域做出描述。(錯)

尋找模式和規則主要是對資料進行干擾,使其符合某種規則以及模式。(錯)

離群點可以是合法的資料物件或者值。    (對)

離散屬性總是具有有限個值。        (錯)

雜訊和偽像是資料錯誤這一相同表述的兩種叫法。     (錯)

用於分類的離散化方法之間的根本區別在於是否使用類資訊。   (對)

特徵提取技術並不依賴於特定的領域。      (錯)

序列資料沒有時間戳。      (對)

定量屬性可以是整數值或者是連續值。     (對)

視覺化技術對於分析的資料型別通常不是專用性的。    (錯)

dss主要是基於資料倉儲.聯機資料分析和資料探勘技術的應用。(對)

olap技術側重於把資料庫中的資料進行分析、轉換成輔助決策資訊,是繼資料庫技術發展之後迅猛發展起來的一種新技術。 (對)

商業智慧型系統與一般交易系統之間在系統設計上的主要區別在於:後者把結構強加於商務之上,一旦系統設計完畢,其程式和規則不會輕易改變;而前者則是乙個學習型系統,能自動適應商務不斷變化的要求。 (對)

資料倉儲中間層olap伺服器只能採用關係型olap (錯)

資料倉儲系統的組成部分包括資料倉儲,倉庫管理,資料抽取,分析工具等四個部分. (錯)

web資料探勘是通過資料庫仲的一些屬性來**另乙個屬性,它在驗證使用者提出的假設過程中提取資訊. (錯)

關聯規則挖掘過程是發現滿足最小支援度的所有項集代表的規則。(錯)

利用先驗原理可以幫助減少頻繁項集產生時需要探查的候選項個數(對)。

先驗原理可以表述為:如果乙個項集是頻繁的,那包含它的所有項集也是頻繁的。(錯)

如果規則 不滿足置信度閾值,則形如 的規則一定也不滿足置信度閾值,其中 是x的子集。(對)

具有較高的支援度的項集具有較高的置信度。(錯)

聚類(clustering)是這樣的過程:它找出描述並區分資料類或概念的模型(或函式),以便能夠使用模型**類標記未知的物件類。 (錯)

分類和回歸都可用於**,分類的輸出是離散的類別值,而回歸的輸出是連續數值。(對)

對於svm分類演算法,待分樣本集中的大部分樣本不是支援向量,移去或者減少這些樣本對分類結果沒有影響。 (對)

bayes法是一種在已知後驗概率與類條件概率的情況下的模式分類方法,待分樣本的分類結果取決於各類域中樣本的全體。 (錯)

分類模型的誤差大致分為兩種:訓練誤差(training error)和泛化誤差(generalization error). (對)

在決策樹中,隨著樹中結點數變得太大,即使模型的訓練誤差還在繼續減低,但是檢驗誤差開始增大,這是出現了模型擬合不足的問題。 (錯)

svm是這樣乙個分類器,他尋找具有最小邊緣的超平面,因此它也經常被稱為最小邊緣分類器(minimal margin classifier) (錯)

在聚類分析當中,簇內的相似性越大,簇間的差別越大,聚類的效果就越差。(錯)

聚類分析可以看作是一種非監督的分類。(對)

k均值是一種產生劃分聚類的基於密度的聚類演算法,簇的個數由演算法自動地確定。(錯)

給定由兩次執行k均值產生的兩個不同的簇集,誤差的平方和最大的那個應該被視為較優。(錯)

基於鄰近度的離群點檢測方法不能處理具有不同密度區域的資料集。(對)

如果乙個物件不強屬於任何簇,那麼該物件是基於聚類的離群點。(對)

從點作為個體簇開始,每一步合併兩個最接近的簇,這是一種**的層次聚類方法。(錯)40. dbscan是相對抗雜訊的,並且能夠處理任意形狀和大小的簇。(對)

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1.低碳出行,是指二氧化碳排放低 能耗低 汙染少 環境友好的出行方式。下列各項中,不屬於低碳出行的是 正確答案 c 你的答案 c 正確 步行乘坐地鐵 乘坐計程車 拼車上班 2.甲 乙和丙,一位是山東人,一位是河南人,一位是湖北人。現在只知道 丙比湖北人年齡大,甲和河南人不同歲,河南人比乙年齡小。由此...

C語言判斷題

1.在if 語句的三種形式中,如果要想在滿足條件時執行一組 多個 語句,則必須把這一組語句用 括起來組成乙個復合語句。t 2.任何表示式語句都是表示式加分號組成的。t 3.do while 迴圈的while 後的分號可以省略。f 4.case 語句後如沒有 break 順序向下執行。t 5.增 1減...