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第一章 单元测试
1、 数据挖掘就是从大量的、（ ）数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。（ ）。
A:不完全的
B:有噪声的
C:模糊的
D:随机的
答案: 不完全的
有噪声的
模糊的
随机的
2、 互联网本身具有（ ）的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。（ ）。
A:数字化
B:互动性
C:快速性
D:共享
答案: 数字化
互动性
3、 KDD和数据挖掘可以应用在很多领域中，它们具有如下一些公共特征：（ ）。
A:海量数据集
B:数据利用非常不足
C:在开发知识发现系统时，领域专家对该领域的熟悉程度至关重要
D:最终用户专门知识缺乏
答案: 海量数据集
数据利用非常不足
在开发知识发现系统时，领域专家对该领域的熟悉程度至关重要
最终用户专门知识缺乏
4、 大数据的特征有（ ）。
A:Volume
B:Variety
C:Value
D:Velocity
答案: Volume
Variety
Value
Velocity
5、 从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（ ）。
A:数据整理
B:数据挖掘
C:结果的解释评估
D:数据收集
答案: 数据整理
数据挖掘
结果的解释评估
第二章 单元测试
1、 不完整数据的成因有（ ）。
A:数据收集的时候就缺乏合适的值
B:数据收集时和数据分析时的不同考虑因素
C:人为/硬件/软件问题
D:其他
答案: 数据收集的时候就缺乏合适的值
数据收集时和数据分析时的不同考虑因素
人为/硬件/软件问题
2、 处理空缺值的主要方法有（ ）。
A:忽略元组
B:使用一个全局常量填补空缺值
C:使用属性的平均值填补空缺值。
D:使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。
答案: 忽略元组
使用一个全局常量填补空缺值
使用属性的平均值填补空缺值。
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。
3、 给定一个数值属性，怎样才能平滑数据，去掉噪声？（ ）。
A:分箱（binning）
B:聚类
C:计算机和人工检查结合
D:回归
答案: 分箱（binning）
聚类
计算机和人工检查结合
回归
4、 数据集成时需解决的三个基本问题为（ ）。
A:模式集成的过程中涉及到的实体识别问题
B:冗余问题
C:数据集成过程中数值冲突的检测与处理
D:降维
答案: 模式集成的过程中涉及到的实体识别问题
冗余问题
数据集成过程中数值冲突的检测与处理
5、 常用的数据转换方法有（ ）。
A:平滑
B:聚集
C:属性构造
D:数据概化
答案: 平滑
聚集
属性构造
数据概化
第三章 单元测试
1、
下列哪个算法不属于层次聚类算法？（ ）。
A:K-means
B:Agnes
C:BIRCH
D:CURE
答案: K-means
2、 下列哪个算法属于层次聚类算法？（ ）。
A:DIANA
B:PAM
C:K-modes
D:DBSCAN
答案: DIANA
3、 下列哪个算法属于密度聚类算法？（ ）。
A:DBSCAN
B:PAM
C:K-modes
D:DIANA
答案: DBSCAN
4、 聚类分析中，通常使用（ ）来衡量两个对象之间的相异度。（ ）。
A:距离
B:大小
C:位置
D:比较
答案: 距离
5、 下列哪个选项不是DBSCAN算法的缺点？（ ）。
A:能够识别出噪声点
B:不能很好反映高维数据
C:对用户定义的密度参数是敏感的
D:如果样本集的密度不均匀、簇间距离相差很大时，聚类质量较差
答案: 能够识别出噪声点
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