奥鹏远程教育东北财经大学《数据挖掘概论》单元作业二

奥鹏东北财经大学平时在线作业

东财《数据挖掘概论》单元作业二

以下奥鹏东北财经大学平时在线作业选项中，属于监督的离散化技术的是（ ）。
A:直方图分析
B:分箱
C:决策树分析
D:K-means
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规范化、数据离散化和概念分层产生都是某种形式的（ ）。
A:数据清理
B:数据集成
C:数据删除
D:数据变换
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（ ）可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。
A:数据集成
B:数据归约
C:数据变换
D:数据清理
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提升度的值小于1，表明两个项之间的相关关系为（ ）。
A:正相关
B:置信度
C:不相关
D:不确定
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下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是（ ）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。
A:1
B:2
C:3
D:4
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Kulc度量的值越（ ），A和B的联系越紧密。
A:大
B:小
C:不变
D:零
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Apriori算法使用一种称为逐层搜索的迭代方法，其中k项集用于探索（ ）项集。
A:k
B:k+1
C:k+2
D:k-1
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设X={1，2，3，4}是频繁项集，则可由X产生（ ）个关联规则。
A:12
B:13
C:14
D:16
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如果使用神经网络后向传播算法进行分类挖掘，对训练元组中每个属性的输入值进行（ ），将有助于加快学习阶段的速度。
A:光滑
B:属性构造
C:聚集
D:规范化
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数据变换策略中，把属性数据按比例缩放，使之落入一个特定的小区间的策略称为（ ）。
A:光滑
B:属性构造
C:聚集
D:规范化
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以下属于频繁项集挖掘方法的有（ ）。
A:Apriori算法
B:频繁模式增长
C:聚类
D:分类
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在以下的模式评估度量中属于零不变度量的有（ ）。
A:提升度
B:全置信度
C:最大置信度
D:余弦
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关联规则的基本框架有（ ）。
A:支持度
B:提升度
C:置信度
D:卡方分析
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PCA可以用于有序和无序的属性，并且可以更好地处理（ ）数据。
A:密集
B:高维
C:倾斜
D:稀疏
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数据清理通过（ ）来“清理”数据。
A:识别或删除离群点
B:光滑噪声数据
C:忽略缺失的值
D:解决不一致性来
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通过为找候选项集划分数据可以提高Apriori算法的效率。（ ）
A:对
B:错
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离散化不能用来处理噪声。（ ）
A:对
B:错
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维归约和数量归约也可以看作是某种形式的数据压缩。（ ）
A:对
B:错
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关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。（ ）
A:对
B:错
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提升度不受零事务数量影响。（ ）
A:对
B:错
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