数据挖掘作业02494

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1、《数据挖掘》作业第一章引言一、填空题（1）数据库屮的知识挖掘（KDD）包括以下七个步骤：、、、、、和（2）数据挖掘的性能问题主要包括：、和（3）当前的数据挖掘研究中，最主要的三个研究方向是：、和（4）在万维网（WWW）上应用的数据挖掘技术常被称为：（5）孤立点是扌旨：二、单选题（1）数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于：A、所涉及的算法的复朵性；B、所涉及的数据量；C、计算结果的表现形式；D、是否使用了人工智能技术（2）孤立点挖掘适用于卞列哪种场合？A、冃标市场分析B、购物篮分析C、模式识别

2、D、信用R欺诈检测（3）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析A.关联分析B.分类和预测C.聚类分析D.演变分析（4）下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能A、选择任务相关的数据B、选择要挖掘的知识类型C、模式的兴趣度度量D、模式的可视化表示（5）下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析A、关联分析B、分类和预测C、聚类分析D、演变分析（6）根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）A.关联分析B.分类和预测C.演变分析D

3、.概念描述（7）帮助市场分析人员从客户的基木信息库中发现不同的客八群，通常所使用的数据挖掘功能是（）A.关联分析B.分类和预测C.聚类分析D.孤立点分析E.演变分析（8）假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客八的一•般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）A.关联分析B.分类和预测C.孤立点分析D.演变分析E.概念描述三、简答题（1）什么是数据挖掘？（2）一个典烈的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分？（3）请简述不同历史时代数据库技术的演化。（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。（或者说，我们都在什么样的

4、数据上进行数据挖掘）（5）什么是模式兴趣度的客观度量和主观度量？（6）在哪些情况下，我们认为所挖掘岀來的模式是有趣的？（7）根据挖掘的知识类型，我们可以将数据挖掘系统分为哪些类别？第2章数据预处理一、填空题（1）进行数据预处理时所使用的主要方法包括：、、和（2）处理噪声数据的方法主要包括：、、和（3）模式集成的主要问题包括：和（4）数据概化是指：（5）数据压缩可分为：和两种类型。（6）进行数值归约时，三种常用的有参方法是：、和（7）数据离散度的最常用度量是、和二、单选题（1）数据归约的目的是（）A、填补数据种的

5、空缺值B、集成多个数据源的数据C、得到数据集的压缩表示D、规范化数据（2）下面哪种数据预处理技术可以用來平滑数据，消除数据噪声？A.数据清理B.数据集成C.数据变换D.数据归约（3）进行数据规范化的目的是（）A.去掉数据中的噪声B.对数据进行汇总和聚集C.使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D.将属性按比例缩放，使Z落入一个小的特定区间（4）数据的噪声是指（）A、孤立点B、空缺值C、测量变量中的随即错误或偏差D、数据变换引起的错误（5）那种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总A、平滑B、聚集C、数

6、据概化D、规范化（6）（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。A.概念分层B.离散化C.分箱D.直方图三、多选题（1）下面哪些问题是我们进行数据预处理的原因？A.数据中的空缺值B.噪声数据C.数据中的不一致性D.数据中的概念分层（2）下面的度最屮，哪些是数据离散度的度最？A.中位数B.标准差C.模D.中间四分位数区间（3）数据清理的冃的是处理数据中的（A、空缺值B、噪声数据（4）下列哪些是数据变换可能涉及的内容?A、数据压缩B、数据概化（5）以下哪些原因可能引起空缺值）C、不一致数据D、敏感数据C

7、、维归约D、规范化A、设备异常B、命名规则的不一致C、与其他已有数据不一致而被删除D、在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入四、简答题（1）常用的数值属性概念分层的方法有哪些？（2）典型的生成分类数据的概念分层的方法有哪些？（3）在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法。（4）常见的数据归约策略包扌舌哪些？第四章数据挖掘原语、语言和系统结构一、填空题（1）概念分层冇四种类型，分别是：、、和（2）常用的四种兴趣度的客观度量是：、、和（3）同时满足和的关联规则称为强关联规则

8、。二、单选题（1）以下DMQL片断：mineassociationsasbuyingHabitsmatchingP（X:customer,W）AQ（X,Y）=>buys（X,Z）所指定的挖掘知识类型是：A、特征化B、区分C、关联D、分类（2）以下哪种数据挖掘系统与数据库/数据仓库系统集成方式将会使数据挖掘系统达到最好的性能？A、不耦合B、松散耦合C、半紧密耦合D、紧密耦合三、多选题（1