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1、.数据仓库与数据挖掘技术复习资料一、单项选择题1.数据挖掘技术包括三个主要的部分（C）A．数据、模型、技术B．算法、技术、领域知识C．数据、建模能力、算法与技术D．建模能力、算法与技术、领域知识2.关于基本数据的元数据是指:(D)A.基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息；B.基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息；C.基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息；D.基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息。3.关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是:(A)A．OLAP事务量大,但事务内容比较简单且
2、重复率高B．OLAP的最终数据来源与OLTP不一样C．OLTP面对的是决策人员和高层管理人员D．OLTP以应用为核心，是应用驱动的4．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？(C)A.频繁模式挖掘B.分类和预测C.数据预处理D.数据流挖掘5．下面哪种不属于数据预处理的方法？(D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值6.在ID3算法中信息增益是指（D）A.信息的溢出程度B.信息的增加效益C.熵增加的程度最大D.熵减少的程度最大7.以下哪个算法是基于规则的分类器(A)A.C4.5B.KNNC.BayesD.ANN8.以下哪项关于决策树
3、的说法是错误的（C）A．冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B．子树可能在决策树中重复多次C．决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D．寻找最佳决策树是NP完全问题9.假设收入属性的最小与最大分别是10000和90000，现在想把当前值30000映射到区间[0,1],若采用最大－最小数据规范方法，计算结果是（A）word范文.A.0.25B.0.375C.0.125D.0.510.在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是：(D)A.有放回的简单随机抽样B.无放回的简单随机抽样C.分层抽样D.渐进抽样11.当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术
4、促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)A.分类B.聚类C.关联分析D.隐马尔可夫链12.设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生(C)个关联规则。A.4B.5C.6D.713.（C）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。A．MIN（单链）B．MAX（全链）C．组平均D．Ward方法14.只有非零值才重要的二元属性被称作：(C)A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性15.在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（A）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。A.曼哈顿距离B.平方欧几里德距离C.余
5、弦距离D.Bregman散度16.下面关于数据粒度的描述不正确的是:(C)A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B.数据越详细,粒度就越小,级别也就越高C.数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高D.粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量17.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(B)A.聚类B.关联规则发现C.分类D.自然语言处理18.OLAP技术的核心是:(D)A.在线性B.对用户的快速响应C.互操作性D.多维分析19．下面哪种不属于数据预处理的方法？(D)A.变量代换B.离散化C.
6、聚集D.估计遗漏值20.假设12个销售价格记录组已经排序如下：5,10,11,13,15,35,50,55,72,92,204,215使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等深划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个word范文.21.上题中，等宽划分时（宽度为50），15又在哪个箱子里？(A)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个22.熵是为消除不确定性所需要获得的信息量，投掷均匀正六面体骰子的熵是：(B)A.1bitB.2.6bitC.3.2bitD.3.8bit23.假设属性income的最大最小值分别是12000元和9800
7、0元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D)A.0.821B.1.224C.1.458D.0.71624.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70,问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。第二个箱子值为：(A)A.18.3B.22.6C.26.8D.27.925.给定两个对象，分别用元组（22,1,42
