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？
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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