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文檔簡介

1、1數(shù)據(jù)挖掘在線作業(yè)( )很費時,并且當數(shù)據(jù)集很大、缺失很多值時,該方法可能行不通。 A:人工填寫缺失值方法B:全局常量填充D:刪除數(shù)據(jù)倉庫和 OLAP 工具基于多維數(shù)據(jù)模型。該模型將數(shù)據(jù)看作( )形式。 A:數(shù)據(jù)立方體(data cube)B:整數(shù)C:離散D:不同DBSCAN 在最壞情況下的時間復(fù)雜度是( )。A:O(m)B:O(m2)C:O(log m)D:O(m*log m)( )可以用來把數(shù)據(jù)變換到多個粒度層。例如,關(guān)于銷售的數(shù)據(jù)挖掘模式除了在 單個分店挖掘之外,還可以針對指定的地區(qū)或國家挖掘。A:概念分層B:聚類C:數(shù)據(jù)變換D:數(shù)據(jù)歸約以下屬于可伸縮聚類算法的是( )。A:CUREB:

2、DENCLUEC:CLIQUED:OPOSSUM只有非零值才重要的二元屬性被稱作( )。A:計數(shù)屬性B:離散屬性C:非對稱的二元屬性D:對稱屬性2( )用替代的、較小的數(shù)據(jù)表示形式替換原數(shù)據(jù)。A:維歸約B:數(shù)量歸約C:離散D:聚集下列( )不是將主觀信息加入到模式發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的方法。A:與同一時期其他數(shù)據(jù)對比B:可視化C:基于模板的方法D:主觀興趣度量A:數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)B:領(lǐng)域知識發(fā)現(xiàn)C:文檔知識發(fā)現(xiàn)D:動態(tài)知識發(fā)現(xiàn) ( )通常以可變長度的字節(jié)串存儲,并且為便于數(shù)據(jù)的引用,數(shù)據(jù)片段要相互鏈接 或建立多維方式的索引。 A:文本數(shù)據(jù) B:多媒體數(shù)據(jù) C:時間數(shù)據(jù) D:空間數(shù)據(jù)A:4B:5C:6D:7 假定用于分析的數(shù)據(jù)包含屬性 age。數(shù)據(jù)元組中 age 的值如下(按遞增 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,問題:使用按箱平均值平滑方

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