2019年四川省专业技术人员继续教育——数据挖掘(含答案)_第1页
2019年四川省专业技术人员继续教育——数据挖掘(含答案)_第2页
2019年四川省专业技术人员继续教育——数据挖掘(含答案)_第3页
2019年四川省专业技术人员继续教育——数据挖掘(含答案)_第4页
免费预览已结束,剩余1页可下载查看

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、.2016年四川省专业技术人员继续教育数据挖掘试题(含答案)1、(单选,4分)以下哪项不属于知识发现的过程?( ) A、数据清理 B、数据挖掘 C、知识可视化表达 D、数据测试答案:C2、(单选,4分)以下哪些不属于数据挖掘的内容?( ) A、分类 B、聚类 C、离群点检测 D、递归分析答案:D3、(单选,4分)以下哪个不是常见的属性类型? ( ) A、A标称属性 B、数值属性 C、高维属性 D、序数属性答案:C4、(单选,4分)以下哪个度量属于数据散度的描述? ( ) A、均值 B、中位数 C、标准差 D、众数答案:C5、(单选,4分)以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述?( C) A、A均

2、值 B、中位数 C、众数 D、四分位数答案:C6、(单选,4分)对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务?( ) A、频繁模式挖掘 B、分类和预测 C、数据预处理 D、噪声检测答案:C7、(单选,4分)聚类分析是数据挖掘的一种重要技术,以下哪个算法不属于聚类算法?( ) A、K-Means B、DBSCAN C、SVM D、EM答案:C8、(单选,4分)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?( ) A、根据内容检索 B、建模描述 C、预测建模 D、寻找模式和规则答案:C9、(单选,4分)当不知道数据所带标签时. 可以使用哪种

3、技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?( ) A、分类 B、聚类 C、关联分析 D、隐马尔可夫链答案:A10、(单选,4分)在构造决策树时,以下哪种不是选择属性的度量的方法? ( ) A、信息增益 B、信息增益率 C、基尼指数 D、距离答案:D11、(单选,4分)知识发现流程最核心的步骤是什么? ( ) A、数据挖掘 B、数据预处理 C、模式评估 D、知识表示答案:B12、(单选,4分)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?( ) A、频繁模式挖掘 B、分类和预测 C、数据预处理 D、数据流挖掘答案:C13、(单选,4分)以下哪个度量属于数据中心性的描

4、述? ( ) A、均值 B、极差 C、众数 D、标准差答案:A14、(单选,4分)类分析是数据挖掘的一种重要技术,以下哪个算法不属于聚类算法?( ) A、K-Means B、DBSCAN C、KNN D、EM答案:C15、(单选,4分)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题? ( ) A、关联规则发现 B、聚类 C、分类 D、自然语言处理答案:A16、(单选,4分)以下哪些算法是分类算法?( ) A、DBSCAN B、C4.5 C、K-Mean D、EM答案:B17、(单选,4分)K-means算法的缺点不包括?( ) A、K必须是事先给定的

5、B、选择初始聚类中心 C、对于“噪声”和孤立点数据是敏感的 D、可伸缩、高效答案:D18、(单选,4分)机器学习中,下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题?( ) A、增加样本数量 B、增加模型复杂度 C、去除噪声 D、正则化答案:B19、(单选,4分)下面那个不属于知识发现过程。( ) A、数据清理与集成 B、数据统计 C、数据挖掘 D、模式评估和知识表示答案:B20、(单选,4分)在构造决策树时,以下那个不属于选择属性的度量? ( ) A、信息增益 B、信息增益率 C、基尼指数 D、信息熵答案:C21、(单选,4分)关于频繁模式,下面哪一个陈述是正确的? ( ) A、K项集频繁则K-1项则必定不频繁 B、K项集频繁则K-1项则必定频繁 C、K项集不频繁则K-1项则必定频繁 D、以上都不正确答案:B22、(单选,4分)DBSCAN算法最大的挑战是? ( ) A、确定聚类个数 B、确定聚类形状 C、确定半径及MINPTS D、确定评估指标答案:C23、(单选,4分)以下那个不属于分类算法? ( ) A、KNN B、朴素贝叶斯 C、K-MEANS D、SVM答案:D24、(单选,4分)以下哪些陈述是不正确的? ( ) A、聚类可以发现数据内部结构 B、聚类可以作为其他任务的预处理 C

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论