最新数据挖掘考试题目——关联分析资料

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数据挖掘考试题目——关联分析

一、10个选择

1.以下属于关联分析的是()

A.CPU性能预测B.购物篮分析

C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模

2.维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘()

A.K-means B.Bayes Network

C.C4.5 D.Apriori

3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量()的指标。

A.简洁性B.确定性

C.实用性D.新颖性

4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略()

A.抽样B.剪枝

C.缓冲D.并行

5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率()

A.支持度阈值增大B.项数减少

C.事务数减少D.减小硬盘读写速率

6.Apriori算法使用到以下哪些东东()

A.格结构、有向无环图B.二叉树、哈希树

C.格结构、哈希树D.多叉树、有向无环图

7.非频繁模式()

A.其置信度小于阈值B.令人不感兴趣

C.包含负模式和负相关模式D.对异常数据项敏感

8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是()[注:分别以1、2、3代表之]

A.3可以还原出无损的1 B.2可以还原出无损的1

C.3与2是完全等价的D.2与1是完全等价的

9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是()

A.存储数据B.查找

C.加速查找D.剪枝

10.以下不属于数据挖掘软件的是()

A.SPSS Modeler B.Weka

C.Apache Spark D.Knime

二、10个填空

1.关联分析中表示关联关系的方法主要有:和。

2.关联规则的评价度量主要有:和。

3.关联规则挖掘的算法主要有:和。

4.购物篮分析中,数据是以的形式呈现。

5.一个项集满足最小支持度,我们称之为。

6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度,我们称之为。

7.在回归与相关分析中,因变量值随自变量值的增大(减小)而减小(增大)的现象叫做。

8.极大频繁项集不能无损还原出频繁项集,是因为它不包含频繁项集的信息。

9.经典的Apriori算法是逐层扫描的,也就是说它是 (选:深度/宽度)优先的。

10.数据挖掘大概步骤包括:输入数据→预处理→挖掘→后处理→输出知识。其中,输出的知识可以有很多种表示形式,两种极端的形式是:①内部结构难以被理解的黑匣子,比如说人工神经网络训练得出的网络;②模式结构清晰的匣子,这种结构容易被人理解,比如说决策树产生的树。那么,关联分析中输出的知识的表示形式主要是 (选:黑匣子/清晰结构)。

三、10个判断

()1.啤酒与尿布的故事是聚类分析的典型实例。

()2.Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。

()3.支持度是衡量关联规则重要性的一个指标。

()4.可信度是对关联规则的准确度的衡量。

()5.给定关联规则A→B,意味着:若A发生,B也会发生。

()6.频繁闭项集可用来无损压缩频繁项集。

()7.关联规则可以用枚举的方法产生。

()8.Apriori算法产生的关联规则总是确定的。

()9.不满足给定评价度量的关联规则是无趣的。

()10.对于项集来说,置信度没有意义。

四、5个简答

1.简述关联规则产生的两个基本步骤。

2.Apriori算法是从事务数据库中挖掘布尔关联规则的常用算法,该算法利用频繁项集性质的先验知识,从候选项集中找到频繁项集。请简述Apriori算法的基本原理。

3.简述Apriori算法的优点和缺点。

4.针对Apriori算法的缺点,可以做哪些方面的改进?

5.强关联规则一定是有趣的吗?为什么?

数据挖掘考试题目+参考答案

一、10个选择

1.以下属于关联分析的是( B )

A.CPU性能预测B.购物篮分析

C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模

2.维克托▪迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘( D )

A.K-means B.Bayes Network

C.C4.5 D.Apriori

3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量( B )的指标。

A.简洁性B.确定性

C.实用性D.新颖性

4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略( B )

A.抽样B.剪枝

C.缓冲D.并行

5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率( D )

A.支持度阈值增大B.项数减少

C.事务数减少D.减小硬盘读写速率

6.Apriori算法使用到以下哪些东东( C )

A.格结构、有向无环图B.二叉树、哈希树

C.格结构、哈希树D.多叉树、有向无环图

7.非频繁模式( D )

A.其置信度小于阈值B.令人不感兴趣

C.包含负模式和负相关模式D.对异常数据项敏感

8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是( B )[注:分别以1、2、3代表之]

A.3可以还原出无损的1 B.2可以还原出无损的1

C.3与2是完全等价的D.2与1是完全等价的

9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是( C )

A.存储数据B.查找

C.加速查找D.剪枝

10.以下不属于数据挖掘软件的是( C )

A.SPSS Modeler B.Weka

C.Apache Spark D.Knime

二、10个填空

1.关联分析中表示关联关系的方法主要有:项集和关联规则。

2.关联规则的评价度量主要有:支持度和置信度。

3.关联规则挖掘的算法主要有: Apriori 和 FP-Growth 。

4.购物篮分析中,数据是以不对称二元变量的形式呈现。

5.一个项集满足最小支持度,我们称之为频繁项集。