數(shù)據(jù)發(fā)掘考試題目——關(guān)系剖析一、10個選擇1.以部下于關(guān)系剖析的是（）A．CPU性能展望B．購物籃剖析C．自動判斷鳶尾花類型D．股票趨向建模維克托?邁爾-舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思想的大改革》一書中，連續(xù)重申了一個看法：大數(shù)據(jù)時代的到來，使我們沒法人為地去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的奇妙，與此同時，我們更應(yīng)當著重數(shù)據(jù)中的有關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。此中，數(shù)據(jù)之間的有關(guān)關(guān)系能夠經(jīng)過以下哪個算法直接發(fā)掘（）A．K-meansB．BayesNetworkC．D．Apriori3.置信度(confidence)是權(quán)衡興趣度胸懷（）的指標。A．簡短性B．確立性C．適用性D．新奇性算法的加快過程依靠于以下哪個策略（）A．抽樣B．剪枝C．緩沖D．并行5.以下哪個會降低Apriori算法的發(fā)掘效率（）A．支持度閾值增大B．項數(shù)減少C．事務(wù)數(shù)減少D．減小硬盤讀寫速率算法使用到以下哪些東東（）A．格構(gòu)造、有向無環(huán)圖B．二叉樹、哈希樹C．格構(gòu)造、哈希樹D．多叉樹、有向無環(huán)圖7.非屢次模式（）A．其置信度小于閾值B．令人不感興趣C．包含負模式和負有關(guān)模式D．對異樣數(shù)據(jù)項敏感8.對屢次項集、屢次閉項集、極大屢次項集的關(guān)系描繪正確的選項是（）A．3能夠復(fù)原出無損的1B．2能夠復(fù)原出無損的1C．3與2是完整等價的D．2與1是完整等價的tree在Apriori算法中所起的作用是（）A．儲存數(shù)據(jù)B．查找C．加快查找D．剪枝10.以下不屬于數(shù)據(jù)發(fā)掘軟件的是（）A．SPSSModelerB．WekaC．ApacheSparkD．Knime二、10個填空1.關(guān)系剖析中表示關(guān)系關(guān)系的方法主要有：和。2.關(guān)系規(guī)則的評論胸懷主要有：和。3.關(guān)系規(guī)則發(fā)掘的算法主要有：和。4.購物籃剖析中，數(shù)據(jù)是以的形式體現(xiàn)。5.一個項集知足最小支持度，我們稱之為。6.一個關(guān)系規(guī)則同時知足最小支持度和最小置信度，我們稱之為。在回歸與有關(guān)剖析中，因變量值隨自變量值的增大（減?。┒鴾p小（增大）的現(xiàn)象叫做。8.極大屢次項集不可以無損復(fù)原出屢次項集，是由于它不包含屢次項集的信息。9.經(jīng)典的Apriori算法是逐層掃描的，也就是說它是(選:深度/寬度)優(yōu)先的。10.數(shù)據(jù)發(fā)掘大體步驟包含：輸入數(shù)據(jù)預(yù)辦理發(fā)掘后辦理輸出知識。此中，輸出的知識能夠有好多種表示形式，兩種極端的形式是：①內(nèi)部構(gòu)造難以被理解的黑匣子，比方說人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練得出的網(wǎng)絡(luò)；②模式構(gòu)造清楚的匣子，這類構(gòu)造簡單被人理解，比方說決策樹產(chǎn)生的樹。那么，關(guān)系剖析中輸出的知識的表示形式主假如(選:黑匣子/清晰構(gòu)造)。三、10個判斷（）1.啤酒與尿布的故事是聚類剖析的典型實例。（）算法是一種典型的關(guān)系規(guī)則發(fā)掘算法。（）3.支持度是權(quán)衡關(guān)系規(guī)則重要性的一個指標。（）4.可信度是對關(guān)系規(guī)則的正確度的權(quán)衡。（）5.給定關(guān)系規(guī)則AB，意味著：若A發(fā)生，B也會發(fā)生。（）6.屢次閉項集可用來無損壓縮屢次項集。（）7.關(guān)系規(guī)則能夠用列舉的方法產(chǎn)生。（）算法產(chǎn)生的關(guān)系規(guī)則老是確立的。（）9.不知足給定評論胸懷的關(guān)系規(guī)則是無趣的。（）10.關(guān)于項集來說，置信度沒存心義。四、5個簡答簡述關(guān)系規(guī)則產(chǎn)生的兩個基本步驟。算法是從事務(wù)數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘布爾關(guān)系規(guī)則的常用算法，該算法利用屢次項集性質(zhì)的先驗知識，從候選項集中找到屢次項集。請簡述Apriori算法的基來源理。簡述Apriori算法的長處和弊端。針對Apriori算法的弊端，能夠做哪些方面的改良強關(guān)系規(guī)則必定是風趣的嗎為何數(shù)據(jù)發(fā)掘考試題目+參照答案一、10個選擇以部下于關(guān)系剖析的是（B）A．CPU性能展望B．購物籃剖析C．自動判斷鳶尾花類型D．股票趨向建模維克托?邁爾-舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思想的大改革》一書中，連續(xù)重申了一個看法：大數(shù)據(jù)時代的到來，使我們沒法人為地去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的奇妙，與此同時，我們更應(yīng)當著重數(shù)據(jù)中的有關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。此中，數(shù)據(jù)之間的有關(guān)關(guān)系能夠經(jīng)過以下哪個算法直接發(fā)掘（D）A．K-meansB．BayesNetworkC．D．Apriori置信度(confidence)是權(quán)衡興趣度胸懷（B）的指標。A．簡短性B．確立性C．適用性D．新奇性算法的加快過程依靠于以下哪個策略（B）A．抽樣B．剪枝C．緩沖D．并行以下哪個會降低Apriori算法的發(fā)掘效率（D）A．支持度閾值增大B．項數(shù)減少C．事務(wù)數(shù)減少D．減小硬盤讀寫速率算法使用到以下哪些東東（C）A．格構(gòu)造、有向無環(huán)圖B．二叉樹、哈希樹C．格構(gòu)造、哈希樹D．多叉樹、有向無環(huán)圖7.非屢次模式（D）A．其置信度小于閾值B．令人不感興趣C．包含負模式和負有關(guān)模式D．對異樣數(shù)據(jù)項敏感8.對屢次項集、屢次閉項集、極大屢次項集的關(guān)系描繪正確的選項是（B）A．3能夠復(fù)原出無損的1B．2能夠復(fù)原出無損的1C．3與2是完整等價的D．2與1是完整等價的tree在Apriori算法中所起的作用是（C）A．儲存數(shù)據(jù)B．查找C．加快查找D．剪枝以下不屬于數(shù)據(jù)發(fā)掘軟件的是（C）A．SPSSModeler

B．WekaC．ApacheSpark

D．Knime二、10個填空1.關(guān)系剖析中表示關(guān)系關(guān)系的方法主要有：項集和關(guān)系規(guī)則。2.關(guān)系規(guī)則的評論胸懷主要有：支持度和置信度。3.關(guān)系規(guī)則發(fā)掘的算法主要有：Apriori和FP-Growth。4.購物籃剖析中，數(shù)據(jù)是以不對稱二元變量的形式體現(xiàn)。5.一個項集知足最小支持度，我們稱之為屢次項集。6.一個關(guān)系規(guī)則同時知足最小支持度和最小置信度，我們稱之為強規(guī)則。在回歸與有關(guān)剖析中，因變量值隨自變量值的增大（減?。┒鴾p小（增大）的現(xiàn)象叫做負有關(guān)。8.極大屢次項集不可以無損復(fù)原出屢次項集，是由于它不包含屢次項集的支持度信息。9.經(jīng)典的Apriori算法是逐層掃描的，也就是說它是寬度(選:深度/寬度)優(yōu)先的。10.數(shù)據(jù)發(fā)掘大體步驟包含：輸入數(shù)據(jù)預(yù)辦理發(fā)掘后辦理輸出知識。此中，輸出的知識能夠有好多種表示形式，兩種極端的形式是：①內(nèi)部構(gòu)造難以被理解的黑匣子，比方說人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練得出的網(wǎng)絡(luò)；②模式構(gòu)造清楚的匣子，這類構(gòu)造簡單被人理解，比方說決策樹產(chǎn)生的樹。那么，關(guān)系剖析中輸出的知識的表示形式主假如清楚構(gòu)造(選:黑匣子/清楚構(gòu)造)。三、10個判斷?）1.啤酒與尿布的故事是聚類剖析的典型實例。?）算法是一種典型的關(guān)系規(guī)則發(fā)掘算法。?）3.支持度是權(quán)衡關(guān)系規(guī)則重要性的一個指標。?）4.可信度是對關(guān)系規(guī)則的正確度的權(quán)衡。（?）5.給定關(guān)系規(guī)則AB，意味著：若A發(fā)生，B也會發(fā)生。?）6.屢次閉項集可用來無損壓縮屢次項集。?）7.關(guān)系規(guī)則能夠用列舉的方法產(chǎn)生。?）算法產(chǎn)生的關(guān)系規(guī)則老是確立的。?）9.不知足給定評論胸懷的關(guān)系規(guī)則是無趣的。?）10.關(guān)于項集來說，置信度沒存心義。四、5個簡答簡述關(guān)系規(guī)則產(chǎn)生的兩個基本步驟。答：關(guān)系規(guī)則產(chǎn)生的兩個基本步驟為：①依據(jù)給定的支持度從項集中產(chǎn)生屢次項集；②依據(jù)給定的置信度從屢次項集中產(chǎn)生關(guān)系規(guī)則。算法是從事務(wù)數(shù)據(jù)庫中發(fā)掘布爾關(guān)系規(guī)則的常用算法，該算法利用屢次項集性質(zhì)的先驗知識，從候選項集中找到屢次項集。請簡述Apriori算法的基來源理。答：關(guān)系規(guī)則的產(chǎn)生其實不依靠于Apriori算法，Apriori算法用來加快規(guī)則的產(chǎn)生過程。Apriori算法的加快過程依靠于這樣一個先驗原理：“屢次項集的子集是屢次的”。簡述Apriori算法的長處和弊端。答：Apriori算法的長處：構(gòu)造簡單、易于理解。Apriori算法的弊端：產(chǎn)生大批的候選項集，I/O開支較大。4.針對Apriori算法的弊端，能夠做哪些方面的改良答：Apriori算法的弊端主假如產(chǎn)生的候選項集許多，進而致使I/O開支較