数据挖掘考试题目——关联分析.doc
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1、数据挖掘考试题目关联分析一、10个选择1.以下属于关联分析的是( )ACPU性能预测B购物篮分析C自动判断鸢尾花类别D股票趋势建模2.维克托迈尔-舍恩伯格在大数据时代:生活、工作与思维的大变革一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘( )AK-meansBBayes NetworkCC4.5DApriori3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量( )的指标。A简洁性B确定性C实用性D新颖性4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪
2、个策略( )A抽样B剪枝C缓冲D并行5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率( )A支持度阈值增大B项数减少C事务数减少D减小硬盘读写速率6.Apriori算法使用到以下哪些东东( )A格结构、有向无环图B二叉树、哈希树C格结构、哈希树D多叉树、有向无环图7.非频繁模式( )A其置信度小于阈值B令人不感兴趣C包含负模式和负相关模式D对异常数据项敏感8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是( )注:分别以1、2、3代表之A3可以还原出无损的1B2可以还原出无损的1C3与2是完全等价的D2与1是完全等价的9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是( )A存储数
3、据B查找C加速查找D剪枝10.以下不属于数据挖掘软件的是( )ASPSS ModelerBWekaCApache SparkDKnime二、10个填空1.关联分析中表示关联关系的方法主要有: 和 。2.关联规则的评价度量主要有: 和 。3.关联规则挖掘的算法主要有: 和 。4.购物篮分析中,数据是以 的形式呈现。5.一个项集满足最小支持度,我们称之为 。6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度,我们称之为 。7.在回归与相关分析中,因变量值随自变量值的增大(减小)而减小(增大)的现象叫做 。8.极大频繁项集不能无损还原出频繁项集,是因为它不包含频繁项集的 信息。9.经典的Apriori算
4、法是逐层扫描的,也就是说它是 (选:深度/宽度)优先的。10.数据挖掘大概步骤包括:输入数据预处理挖掘后处理输出知识。其中,输出的知识可以有很多种表示形式,两种极端的形式是:内部结构难以被理解的黑匣子,比如说人工神经网络训练得出的网络;模式结构清晰的匣子,这种结构容易被人理解,比如说决策树产生的树。那么,关联分析中输出的知识的表示形式主要是 (选:黑匣子/清晰结构)。三、10个判断( )1.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。( )2.Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。( )3.支持度是衡量关联规则重要性的一个指标。( )4.可信度是对关联规则的准确度的衡量。( )5.给定关联
5、规则AB,意味着:若A发生,B也会发生。( )6.频繁闭项集可用来无损压缩频繁项集。( )7.关联规则可以用枚举的方法产生。( )8.Apriori算法产生的关联规则总是确定的。( )9.不满足给定评价度量的关联规则是无趣的。( )10.对于项集来说,置信度没有意义。四、5个简答1.简述关联规则产生的两个基本步骤。2.Apriori算法是从事务数据库中挖掘布尔关联规则的常用算法,该算法利用频繁项集性质的先验知识,从候选项集中找到频繁项集。请简述Apriori算法的基本原理。3.简述Apriori算法的优点和缺点。4.针对Apriori算法的缺点,可以做哪些方面的改进?5.强关联规则一定是有趣的
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