大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘期末考試題

1、第1頁(yè)共3頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘試卷數(shù)據(jù)挖掘試卷課程代碼：課程代碼：C0204413C0204413課程：課程：數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘A卷一、判斷題（每題一、判斷題（每題1分，分，10分）分）1.從點(diǎn)作為個(gè)體簇開(kāi)始，每一步合并兩個(gè)最接近的簇，這是一種分裂的層次聚類方法。（）2.數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)不在于數(shù)據(jù)采集策略，而在于對(duì)已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式的發(fā)掘。（）3.在聚類分析當(dāng)中，簇內(nèi)的相似性越大，簇間的差別越大，聚類的效果就越差。（）4.當(dāng)兩個(gè)點(diǎn)之間的鄰近度取它

2、們之間距離的平方時(shí)，Ward方法與組平均非常相似。（）5.DBSCAN是相對(duì)抗噪聲的，并且能夠處理任意形狀和大小的簇。（）6.屬性的性質(zhì)不必與用來(lái)度量他的值的性質(zhì)相同。（）7.全鏈對(duì)噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)很敏感。（）8.對(duì)于非對(duì)稱的屬性，只有非零值才是重要的。（）9.K均值可以很好的處理不同密度的數(shù)據(jù)。（）10.單鏈技術(shù)擅長(zhǎng)處理橢圓形狀的簇。（）二、選擇題（每題二、選擇題（每題2分，分，30分）分）1.當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí)，可以使用哪種技術(shù)促

3、使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離？()A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)分析D.主成分分析2.()將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對(duì)鄰近度的平均值，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。A.MIN(單鏈)B.MAX(全鏈)C.組平均D.Ward方法3.數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典案例“啤酒與尿布試驗(yàn)”最主要是應(yīng)用了()數(shù)據(jù)挖掘方法。A分類B預(yù)測(cè)C關(guān)聯(lián)規(guī)則分析D聚類4.關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說(shuō)法不正確的是()A.K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而

4、DBSCAN一般聚類所有對(duì)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均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇5.下列關(guān)于Ward’sMethod說(shuō)法錯(cuò)誤的是：()A.對(duì)噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)敏感度比較小B.擅長(zhǎng)處理球狀的簇C.對(duì)于Ward方法，兩個(gè)簇的鄰近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的

5、平方誤差D.當(dāng)兩個(gè)點(diǎn)之間的鄰近度取它們之間距離的平方時(shí)，Ward方法與組平均非常相似6.下列關(guān)于層次聚類存在的問(wèn)題說(shuō)法正確的是：()A.具有全局優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)B.GroupAverage擅長(zhǎng)處理球狀的簇C.可以處理不同大小簇的能力D.Max對(duì)噪聲點(diǎn)和離群點(diǎn)很敏感7.下列關(guān)于凝聚層次聚類的說(shuō)法中，說(shuō)法錯(cuò)誤的事：()A.一旦兩個(gè)簇合并，該操作就不能撤銷B.算法的終止條件是僅剩下一個(gè)簇C.空間復(fù)雜度為??2mOD.具有全局優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)8.規(guī)則牛

6、奶，尿布→啤酒的支持度和置信度分別為：()題目一二三四五六七八九十總成績(jī)復(fù)核得分閱卷教師數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院學(xué)院專業(yè)級(jí)班姓名:學(xué)號(hào):2013—2014學(xué)年春季學(xué)期期末考試試題。學(xué)年春季學(xué)期期末考試試題。密封線第3頁(yè)共3頁(yè)4.什么是決策樹(shù)？如何用決策樹(shù)進(jìn)行分類？5.簡(jiǎn)述ID3算法的基本思想及其主算法的基本步驟四、四、算法題（每題算法題（每題10分，分，20分）分）1.由下圖已給出的距離矩陣，將Max用于6個(gè)點(diǎn)樣本數(shù)據(jù)集，畫出層次聚類的樹(shù)狀圖

7、？P1P2P3P4P5P6P10.000.240.220.370.340.23P20.240.000.140.200.130.25P30.220.140.000.150.280.11P40.370.200.150.000.290.22P50.340.130.280.290.000.39P60.230.250.110.220.390.002.假設(shè)數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)是將如下的8個(gè)點(diǎn)（用（xy）代表位置）聚類為3個(gè)類：X1(210)、X2(25)