大数据分析与可视化知到章节答案智慧树2023年山东交通学院_第1页
大数据分析与可视化知到章节答案智慧树2023年山东交通学院_第2页
免费预览已结束,剩余3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

大数据分析与可视化知到章节测试答案智慧树2023年最新山东交通学院第一章测试什么是KDD?()

参考答案:

数据挖掘与知识发现数据挖掘分析是指从海量的数据中抽取感兴趣的(有价值的、隐含的、以前没有用但是潜在有用信息的)模式和知识。()

参考答案:

对数据挖掘分析的步骤包括()

参考答案:

创建数据集;模型评估;算法分析;数据预处理当今社会,数据挖掘分析被广泛应用。()

参考答案:

对()是未来大数据分析的发展趋势。

参考答案:

实时性;非结构化数据;可视化第二章测试关于描述统计,包括()。

参考答案:

相关分析;集中趋势分析;离中趋势分析以下属于推断统计的是()。

参考答案:

离中趋势分析在数据特征的测度中,描述分布的形状的值为()

参考答案:

偏态;峰态测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值()

参考答案:

对四分位数可以用于顺序数据、数值数据和分类数据()

参考答案:

错第三章测试下面哪个属于映射数据到新的空间的方法?()

参考答案:

傅立叶变换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?()

参考答案:

数据预处理影响数据质量问题的因素有哪些()

参考答案:

其余选项都对数据预处理的常见方法有()

参考答案:

数据集成;数据清洗;数据变换数据预处理是指在对数据进行挖掘分析以前,需要对原始数据进行清理、集合和变换等一系列处理工作()

参考答案:

对第四章测试考虑下面的频繁3-项集的集合:{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5}假定数据集中只有5个项,采用合并策略,由候选产生过程得到4-项集不包含()

参考答案:

1,2,4,5频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是:()

参考答案:

频繁项集频繁闭项集最大频繁项集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?()

参考答案:

关联规则发现下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少()ID购买项1牛奶,啤酒,尿布2面包,黄油,牛奶3牛奶,尿布,饼干4面包,黄油,饼干5啤酒,饼干,尿布6牛奶,尿布,面包,黄油7面包,黄油,尿布8啤酒,尿布9牛奶,尿布,面包,黄油10啤酒,饼干

参考答案:

3Apriori算法的计算复杂度受(

)影响。

参考答案:

事务数;项数(维度);支持度阀值;事务平均宽度第五章测试以下哪些算法是分类算法,()

参考答案:

C4.5决策树中不包含一下哪种结点,()

参考答案:

外部结点(externalnode)以下哪项关于决策树的说法是错误的()

参考答案:

决策树算法对于噪声的干扰非常敏感以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()

参考答案:

神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒贝叶斯信念网络(BBN)有如下哪些特点,()

参考答案:

构造网络费时费力;对模型的过分问题非常鲁棒如下哪些不是最近邻分类器的特点,()

参考答案:

最近邻分类器基于全局信息进行预测第六章测试()这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的。

参考答案:

规模;噪声和离群点;稀疏性;高维性考虑这么一种情况:一个对象碰巧与另一个对象相对接近,但属于不同的类,因为这两个对象一般不会共享许多近邻,所以应该选择()的相似度计算方法。

参考答案:

共享最近邻在基本K均值算法里,当邻近度函数采用()的时候,合适的质心是簇中各点的中位数。

参考答案:

曼哈顿距离简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作()

参考答案:

划分聚类K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。()

参考答案:

错第七章测试可视化涉及到的学科包括()

参考答案:

人机交互;数据挖掘;统计分析;计算机图形学若有一个数据集,每个数据点有5个属性,以下哪种可视化技术最适用于表示其属性凉凉之间的相关性呢?()

参考答案:

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