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单选题 K-means算法无法聚( )的样本 (单选题)

A. ,圆形分布

B. ,螺旋分布

C. ,带状分布

D. ,凸多边型分布

【24秋】数据挖掘原理与实践课程封面

学科：【24秋】数据挖掘原理与实践

时间：2024-11-06 08:47:25

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题目1
单选题
频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是: ( ) (单选题)
A. 频繁项集 频繁闭项集 =最大频繁项集B. 频繁项集 = 频繁闭项集 最大频繁项集C. 频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集D. 频繁项集 频繁闭项集 最大频繁项集
题目2
单选题
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是( ) (单选题)
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象B. K均值使用簇的基于原型的概念,DBSCAN使用基于密度的概念C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D. K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇
题目3
单选题
当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?( ) (单选题)
A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 主成分分析
题目4
单选题
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?( ) (单选题)
A. 频繁模式挖掘B. 数据预处理C. 分类和预测D. 数据流挖掘
题目5
单选题
规则{牛奶,尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为:( )TID 项 集1 2 3 4 5 {面包,牛奶} {面包,尿布,啤酒,鸡蛋} {牛奶,尿布,啤酒,可乐} {面包,牛奶,尿布,啤酒} {面包,牛奶,尿布,可乐} (单选题)
A. 0.4,0.4B. 0.67,0.67C. 0.4,0.67D. 0.67,0.4
题目6
单选题
以下哪项关于决策树的说法是错误的 ( ) (单选题)
A. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感B. 子树可能在决策树中重复多次C. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响D. 寻找最佳决策树是NP完全问题
题目7
单选题
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?( ) (单选题)
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
题目8
单选题
K-means算法无法聚( )的样本 (单选题)
A. ,圆形分布B. ,螺旋分布C. ,带状分布D. ,凸多边型分布
题目9
单选题
以下哪些算法是分类算法,( ) (单选题)
A. ,DBSCANB. ,C4.5C. ,K-MeanD. ,EM
题目10
单选题
TF-IDF中TF是指( ) (单选题)
A. ,某个词在文档中出现的次数B. ,文章的总次数C. ,某个词在文档中出现的次数/文章的总次数D. ,以上都不对
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