数据挖掘（山东联盟） 知到智慧树答案2024 z40374

，无期末 （） （）()A对B错 （）AAprioriBNBCCIDDPAM （）A大于或等于B大于C等于D小于或等于 （）A支持度B置信度C最大值D最小值 （）数据中，提取隐含在其中的 （）是对关联规则准确度的衡量，度量关联规则的强度 （）是对关联规则重要性的衡量，反映关联是否是普遍存在的规律 《智慧树》测试答案(精选8篇) ％第六章单元测试 2021知到智慧树题库及答案三篇合集 A％B％C％D无法计算 AAprioriSomeBAprioriAllCGSPDPrefixSpan AAprioriSome跳跃式计算候选，会在某种程度上减少遍历数据集次数BAprioriSome会产生比较多的候选，可能在回溯阶段前就占满内存 ADBSCANBPAMCKmodesDDIANA ADIANABPAMCKmodesDDBSCAN AIDBC.CCARTDKNN AIDBC.CKNNDDIANA AKmeansBAgnesCBIRCHDCURE ANBCBTANCBANDGBN Apriori AprioriAll算法存在的问题（） AprioriSomeAprioriAllGSPPrefixSpan AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改进，具体过程分为两个阶段：（） AprioriSome算法的优缺点（） AprioriSome跳跃式计算候选，会在某种程度上减少遍历数据集次数AprioriSome会产生比较多的候选，可能在回溯阶段前就占满内存 AVolumeBVarietyCValueDVelocity A不完全的B有噪声的C模糊的D随机的 A分箱（binning）B聚类C计算机和人工检查结合D回归 A前推阶段B回溯阶段C凝聚D分裂 A学习阶段B分类阶段C归纳阶段D使用阶段 A完全独立的数据B函数依赖的数据C离散数据D连续数据 A容易生成大量的候选项集B需要对数据库进行多次扫描C很难找到长序列模式D在转换阶段产生巨大的开销 A平滑B聚集C属性构造D数据概化 A当序列数据集比较大时，容易生成庞大的候选序列B需要对序列数据集进行多次扫描C对长序列模式的处理效率比较低D只适用于小规模数据集 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 A数字化B互动性C快速性D共享 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 A数据整理B数据挖掘C结果的解释评估D数据收集 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 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 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 A距离B大小C位置D比较 C对于较低的支持度，数据集中有较长的大序列的情况下，采用AprioriSome比较好 DBSCAN DIANA D使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 D适用于任何数据集 GSP算法存在的问题（） IDC.CART IDC.KNN 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：（） KMeans NBCTANBANGBN VolumeVarietyValueVelocity 下列哪个算法不属于层次聚类算法 下列哪个算法属于密度聚类算法 下列哪个算法属于层次聚类算法 下列哪个选项不是DBSCAN算法的缺点 下列哪些是决策树分类算法 下列哪些是分类算法 不完全的有噪声的模糊的随机的 不完整数据的成因有（） 互联网本身具有（）的特征，这种属性特征给数据搜集 人们事先不知道的 从宏观上看，数据挖掘过程主要由三个部分组成，即（） 但又是潜在有用的信息和知识的过程 使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 关联规则挖掘最为著名的是Agrawal等人提出的（）及其改进算法 分箱（binning）聚类计算机和人工检查结合回归 分类分析的两个阶段分别为：（） 前推阶段回溯阶段 单元测试答案 - 智慧树答案大全 发现知识 均为章节测试 处理空缺值的主要方法有（） 大于或等于 大数据的特征有（） 如果购买铁锤的顾客中有％的人购买了铁钉，那么置信度是（） 学习阶段分类阶段 完全独立的数据函数依赖的数据第五章单元测试 容易生成大量的候选项集需要对数据库进行多次扫描很难找到长序列模式在转换阶段产生巨大的开销 对 对[/]完整 对于较低的支持度，数据集中有较长的大序列的情况下，采用AprioriSome比较好 常用的数据转换方法有（） 平滑聚集属性构造数据概化第三章单元测试 序列模式挖掘经典算法有：（） 当序列数据集比较大时，容易生成庞大的候选序列需要对序列数据集进行多次扫描对长序列模式的处理效率比较低第七章单元测试 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 支持度 数字化互动性 数据挖掘（山东联盟） 智慧树章节测试答案 数据挖掘（山东联盟） 智慧树答案 数据挖掘（山东联盟） 智慧树网课答案 数据挖掘（山东联盟） 知到智慧树答案 数据挖掘（山东联盟） 知到智慧树答案2023 z40374 数据挖掘（山东联盟） 知到答案 数据挖掘就是从大量的 数据挖掘就是从数据集中识别出有效的 数据挖掘所得到的信息应具有先知，有效和实用三个特征 数据挖掘技术可以应用于大数据分析 数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息 数据挖掘是面向应用的 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 数据整理数据挖掘结果的解释评估第二章单元测试 数据集成时需解决的三个基本问题为（） 整理 新颖的 智慧树知到章节测试答案 智慧树知到答案合集 智慧树答案 智慧树答案 - 知到网课答案 智慧树答案APP 智慧树答案全套免费 智慧树答案公众号免费 智慧树答案大全 - 知到智慧树题库 智慧树答案知到答案-网课答案题库大全 智慧树答案题库 智慧树见面课答案 最新知到智慧树 最新知到智慧树 答案大全 最新知到智慧树答案大全 最新知到网课 劳动教育 智慧树章节测试考试答案 朴素贝叶斯分类器对（）数据具有较好的分类效果（） 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 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 潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程 知到智慧树章节测试网课答案 知到智慧树章节测试网课答案题库 知到智慧树答案 知到智慧树答案大全-知到APP答案 知到智慧树答案题库 知到智慧树网课答案 知到智慧树网课答案题库 知到答案 知到答案 (校内课程) 完整智慧树网课章节测试答案 知到答案免费查询网站 知到答案吧 知到网课答案-知到智慧树答案 知到题库 研究带来了革命性的突破 第一章单元测试 答案 簇间距离相差很大时，聚类质量较差 给定一个数值属性，怎样才能平滑数据，去掉噪声 给定全局项集I和交易数据集D，对于I的非空项集I，若其支持度（）最小支持度阈值min_sup，则称I为频繁项集 网课小助手 网课小帮手 网课期末答案 网课答案 置信度 聚类分析中，通常使用（）来衡量两个对象之间的相异度 能够识别出噪声点下方是付费阅读内容：本平台商品均为虚拟商品，无法用作二次销售，不支持退换货，请在购买前确认您需要购买的资料准确无误后再购买，望知悉！[]post_id=”″show_buy_btn=”true”]下方为已购买的内容：第四章单元测试 贝叶斯分类方法都有：（） 购买后上方矩形框将出现已付费的隐藏内容 距离 需点击上方按钮支付元购买，所有 题库