浙江大学数据挖掘在线作业
(完整word版)数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案
1。
4 数据仓库和数据库有何不同?有哪些相似之处？答：区别:数据仓库是面向主题的，集成的,不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策,数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据.它用表组织数据，采用ER数据模型。
相似:它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合.1。
3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使用你熟悉的现实生活的数据库,给出每种数据挖掘功能的例子。
答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩（GPA:Grade point aversge）的信息,还有所修的课程的最大数量。
区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较.最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75％是四年级计算机科学专业的学生,而具有低GPA 的学生的65%不是。
关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件.例如,一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X，“computing science”) ⇒owns(X，“personal computer”)［support=12%, confidence=98％] 其中，X 是一个表示学生的变量。
这个规则指出正在学习的学生，12％(支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。
这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度)。
分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值.它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值.聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。
数据挖掘试题参考答案
大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围：∙ 1.什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别？定义：数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
区别：（1）数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变；数据是海量的；数据有噪声；数据可能是非结构化的；（2）传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证，在一定意义上是假设驱动的；与之相反，数据挖掘在一定意义上是发现驱动的，模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下，历史数据库也就变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不再被访问。
也就是说，极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中，领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法，使之能够智能地处理海量数据，即演化为数据挖掘。
∙ 2.请根据CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，描述数据挖掘包含哪些步骤？CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展，人们接触的数据形式不断地丰富，多媒体数据库的日益增多，原有的数据库技术已满足不了应用的需要，人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式，找出蕴涵于其中的有价值的知识。
大工22春《数据挖掘》在线作业123答案
大工22春《数据挖掘》在线作业1试卷总分:100 得分:100一、单选题(共10 道试题,共50 分)1.下面标识符中不是Python语言的关键字的是：（）A.floatB.exceptC.continueD.global答案:A2.以下不属于Python的关键字的是（）A.markB.delC.returnD.global答案:A3.Python中定义函数的关键字是（）A.defB.defineC.functionD.defunc答案:A4.以下选项对Python文件操作描述错误的是（）A.当文件以文本方式打开时，读写会按照字节流方式进行B.Python能以文本和二进制两种方式处理文件C.文件使用结束后要用close()方法关闭，释放文件的使用授权D.Python能通过内置的open()函数打开一个文件进行操作答案:A5.下列不是Python对文件进行读操作的方法是（）A.readtextB.readlinesC.readD.readline答案:A6.Python中操作集合时，可以使用哪个函数来对集合进行增加元素的操作（）A.appendB.putC.popD.add答案:D7.关于Python中异常处理，以下描述错误的是（）A.异常语句可以与else和finally关键字配合使用B.程序异常发生后经过异常处理，程序可以继续执行C.Python通过try、except等关键字提供异常处理功能D.编程语言中的异常和错误完全是相同的概念答案:D8.以下那个关键字不是异常处理语句的关键字（）A.elifB.exceptC.tryD.finally答案:A9.以下选项中不是Python关键字的是（）A.whileB.exceptC.inD.do答案:D10.以下选项中用来捕获特定类型异常的关键字是（）A.doB.passC.whileD.except答案:D二、判断题(共10 道试题,共50 分)11.在Python3.5中，集合类型的各个元素之间存在先后顺序。
数据挖掘习题答案
数据挖掘习题答案数据挖掘习题答案数据挖掘作为一门重要的技术和方法，广泛应用于各个领域。
在学习数据挖掘的过程中，习题是不可或缺的一部分。
通过解答习题，我们可以更好地理解和掌握数据挖掘的原理和应用。
以下是一些常见的数据挖掘习题及其答案，供大家参考。
一、选择题1. 数据挖掘的目标是什么？A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联B. 提供数据存储和管理的解决方案C. 分析数据的趋势和变化D. 优化数据的存储和传输速度答案：A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联2. 下列哪个不是数据挖掘的主要任务？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 排序答案：D. 排序3. 数据挖掘的过程包括以下几个步骤，哪个是第一步？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据选择答案：B. 数据集成4. 下列哪个不是数据挖掘中常用的算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 深度学习答案：D. 深度学习5. 下列哪个不是数据挖掘的应用领域？A. 金融B. 医疗C. 娱乐D. 政治答案：D. 政治二、填空题1. 数据挖掘是从大量数据中发现________和________。
答案：模式，关联2. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和________。
答案：预测3. 数据挖掘的过程包括数据集成、数据清洗、数据转换和________。
答案：模式识别4. 决策树是一种常用的________算法。
答案：分类5. 数据挖掘可以应用于金融、医疗、娱乐等多个________。
答案：领域三、简答题1. 请简要介绍数据挖掘的主要任务和应用领域。
答：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和预测。
分类是将数据集划分为不同的类别，聚类是将数据集中相似的样本归为一类，回归是根据已有的数据预测未知数据的值，预测是根据已有的数据预测未来的趋势和变化。
数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、娱乐等。
在金融领域，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面；在娱乐领域，数据挖掘可以用于推荐系统、用户行为分析等方面。
2014冬考浙大数据挖掘_模拟卷
《数据挖掘》模拟卷一、是非题（请标注“√”或“×”，共10分）1、大多数数据挖掘算法只有在关系数据库中的结构化数据上才能有效运行（×）2、离散属性值的个数必须是有限个数的（×）3、标准差与均值有着相同的度量单位，所以比方差更广泛的被使用（√）4、Euclidean距离和Manhattan距离都是Minkowski距离的特例（√）5、PCA和LDA都是线性降维方法（√）6、比率标度数值属性与区间标度数值属性的本质区别在于是否有真正的零点（即是否可以说一个值是另一个值的倍数）（√）7、数据集的四分位数Q1和Q3之间的区间覆盖了数据集中间50%的数据（√）8、相关性一定意味着因果关系（×）9、在文档聚类中，我们一般使用Euclidean距离来衡量文档相似性（×）10、一般使用使用Jaccard系数评估对称二元属性（×）二、填空题（每格1分，共20分）1、在数据挖掘中，常用的聚类算法包括：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。
2、数据仓库的多维数据模型可以有三种不同的形式，分别是：星型模式、雪花模式和事实星座模式3、从数据分析的角度看，数据挖掘可以分为两类：描述性的数据挖掘和预测性的数据挖掘。
4、给定基本方体，方体的物化有三种选择：不物化、全物化和部分物化。
5、数据挖掘研究是多个学科融合的结果，目前最相关的三个主要学科是：数据库技术、统计学、机器学习。
6、两种常用的大数据集的数据概化方法是数据立方体方法（或OLAP）和面向属性的归纳方法。
7、在支持向量机（SVM）分类中，使用一个适当的对足够高维的非线性映射，两类的数据总可以被超平面分开；SVM 使用支持向量和边缘发现该超平面。
8、数据分类是一个两步的过程，分别是：利用训练集训练模型、使用模型对数据分类。
三、单选题（请选择一个正确答案填入括号内，每题2分，共20分）1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（ C ）A. 判定树归纳B. 贝叶斯分类C. 后向传播分类D. 基于案例的推理2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ B ）的指标。
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案
2015秋浙江大学网络学院《数据挖掘》在线作业及答案单选题1.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 新颖性正确答案:B 单选题2.哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A 单选题3.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A 单选题4.下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题5.计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B 单选题6.规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B 单选题7.假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析 E概念描述正确答案:E 单选题8.下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A 单选题9.进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D 单选题10.平均值函数avg()属于哪种类型的度量？A 分布的B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B 单选题11.下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B 单选题12.下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
数据挖掘练习题附答案
数据挖掘练习题A一、简答题1. 数据对象之间的相似性可用距离来衡量，常见的距离形式有哪些？答：曼哈顿距离，欧几里得距离，切比雪夫距离，闵可夫斯基距离，杰卡德距离2. 简述朴素贝叶斯分类的基本思想。
答：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个概率最大，就认为此待分类项属于哪个类别。
1）设x={a!,a",…,a#}为一个待分类项，a为x的特征属性；2）有类别集合C={y!,y",…,y$}3) 计算p(y!|x)，p(y"|x)，… p(y$|x)4) 如果p(y%|x)=max {p(y!|x),p(y"|x),…,p(y%|x)}，则x∈y%3. 在做数据清洗时，如何处理缺失值？答：处理缺失值的方法有3种：1）忽略元组；2）数据补齐，包括人工填写、特殊值填充、平均值填充、使用最可能的值填充；3）不处理。
4. 简述K-means算法的基本步骤。
答：1）任意选择k个对象作为初始的簇中心；2）计算其它对象与这k个中心的距离，然后把每个对象归入离它“最近”的簇；3）计算各簇中对象的平均值，然后选择簇中心（离平均值“最近”的簇）；4）重复第2步到第3步直到簇中心不再变化为止。
5. 在关联规则中，支持度（support）和置信度（confidence）的含义分别是什么？答：支持度support(x->y)=p(x,y)，表示项集中同时含有x和y的概率。
置信度confidence(x->y)=p(y/x)，表示在关联规则的先决条件x发生的条件下，关联结果y发生的概率，即含有x的项集中，同时含有y的可能性。
二、计算题1.假定属性A的取值x在[x_min,x_max]之间，其中x_min和x_max分别为属性A的最小值和最大值，请利用最小-最大规范化方法（也称离差标准化，是对原始数据的线性变化），将x转化到新的区间[y_min,y_max]中，结果用x’表示。
数据挖掘课程作业答案
浙江大学远程教育学院《数据挖掘》课程作业答案第一章引言一、填空题（1）数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示（2）算法的效率、可扩展性和并行处理（3）统计学、数据库技术和机器学习（4）一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据二、简答题（1）什么是数据挖掘答：数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。
（2）一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分答：一个典型的数据挖掘系统应该包括以下部分：数据库、数据仓库或其他信息库数据库或数据仓库服务器知识库数据挖掘引擎模式评估模块图形用户界面（3）Web挖掘一般包括以下步骤：数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)数据集成将数据存入数据仓库建立数据立方体选择用来进行数据挖掘的数据数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）展现挖掘结果将模式或者知识应用或者存入知识库（4）请列举数据挖掘应用常见的数据源。
（或者说，我们都在什么样的数据上进行数据挖掘）答：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。
其中高级数据库系统和信息库包括：空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、面向对象数据库和对象-关系数据库、异种数据库和遗产(legacy)数据库、文本数据库和万维网(WWW)等。
第二章认识数据一、填空题（1）5/13(2）极差、分位数、四分位数、百分位数、四分位数极差和标准差（3）出落在至少高于第三个四分位数或低于第一个四分位数×IQR处的值二、单选题（1）C；（2）C；三、简答题（1）什么是基于像素的可视化技术它有什么缺点答：对于一个m维数据集，基于像素的可视化技术在屏幕上创建m个窗口，每维一个。
记录的m个维值映射到这些窗口对应位置上的m个像素。
像素的颜色反映对应的值。
基于像素的可视化技术的缺点：难以呈现多维空间的数据分布，不显示数据子空间中是否存在稠密区域。
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您的本次作业分数为：100分单选题1.【第001章】孤立点挖掘适用于下列哪种场合？A 目标市场分析B 购物篮分析C 模式识别D 信用卡欺诈检测正确答案:D单选题2.【第01章】根据顾客的收入和职业情况，预测他们在计算机设备上的花费，所使用的相应数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 演变分析D 概念描述正确答案:B单选题3.【第01章】数据挖掘应用和一些常见的数据统计分析系统的最主要区别在于（）。
A 所涉及的算法的复杂性B 所涉及的数据量C 计算结果的表现形式D 是否使用了人工智能技术正确答案:B4.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的应用于股票价格走势分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:D单选题5.【第01章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A单选题6.【第01章】帮助市场分析人员从客户的基本信息库中发现不同的客户群，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 孤立点分析E 演变分析单选题7.【第01章】下面的数据挖掘的任务中，（）将决定所使用的数据挖掘功能。
A 选择任务相关的数据B 选择要挖掘的知识类型C 模式的兴趣度度量D 模式的可视化表示正确答案:B单选题8.【第01章】假设现在的数据挖掘任务是解析数据库中关于客户的一般特征的描述，通常所使用的数据挖掘功能是（）。
A 关联分析B 分类和预测C 孤立点分析D 演变分析E 概念描述正确答案:E单选题9.【第02章】下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？A 空间填充曲线B 散点图矩阵C 平行坐标D 圆弓分割正确答案:B单选题10.【第02章】计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？A 算术平均值B 截尾均值C 中位数D 众数正确答案:B单选题11.【第02章】字段Size = {small, medium, large}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:C单选题12.【第02章】字段Hair_color = {auburn, black, blond, brown, grey, red, white}属于那种属性类型？A 标称属性B 二元属性C 序数属性D 数值属性正确答案:A单选题13.【第03章】哪种数据变换的方法将数据沿概念分层向上汇总？A 平滑B 聚集C 数据概化D 规范化正确答案:C单选题14.【第03章】下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？A 数据清理B 数据集成C 数据变换D 数据归约正确答案:A单选题15.【第03章】（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。
A 概念分层B 离散化C 分箱D 直方图单选题16.【第03章】数据的噪声是指（）。
A 孤立点B 空缺值C 测量变量中的随即错误或偏差D 数据变换引起的错误正确答案:C单选题17.【第03章】进行数据规范化的目的是（）。
A 去掉数据中的噪声B 对数据进行汇总和聚集C 使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据D 将属性按比例缩放，使之落入一个小的特定区间正确答案:D单选题18.【第03章】数据归约的目的是（）。
A 填补数据种的空缺值B 集成多个数据源的数据C 得到数据集的压缩表示D 规范化数据正确答案:C19.【第03章】下列哪些是数据变换可能涉及的内容？A 数据压缩B 数据概化C 维归约D 规范化正确答案:BD多选题20.【第03章】数据清理的目的是处理数据中的（）。
A 空缺值B 噪声数据C 不一致数据D 敏感数据正确答案:ABC多选题21.【第03章】下面哪些问题是我们进行数据预处理的原因？A 数据中的空缺值B 噪声数据C 数据中的不一致性D 数据中的概念分层正确答案:ABC多选题22.【第03章】以下哪些原因可能引起空缺值？A 设备异常B 命名规则的不一致C 与其他已有数据不一致而被删除D 在输入时，有些数据因为得不到重视而没有被输入正确答案:ACD单选题23.【第04章】以下哪个范围是数据仓库的数据库规模的一个合理范围？A 1－100MB 100M－10GC 10－1000GD 100GB－数TB正确答案:D单选题24.【第04章】下面的数据操作中，哪些操作不是多维数据模型上的OLAP操作？A 上卷(roll-up)B 选择(select)C 切片(slice)D 转轴(pivot)正确答案:B单选题25.【第04章】平均值函数avg()属于哪种类型的度量？B 代数的C 整体的D 混合的正确答案:B单选题26.【第04章】存放最低层汇总的方体称为（）。
A 顶点方体B 方体的格C 基本方体D 维正确答案:C单选题27.【第04章】哪种OLAP操作可以让用户在更高的抽象层，更概化的审视数据？A 上卷B 下钻C 切块D 转轴正确答案:A多选题28.【第04章】从结构的角度看，数据仓库模型包括以下几类（）。
A 企业仓库C 虚拟仓库D 信息仓库正确答案:ABC多选题29.【第04章】以下哪些是数据仓库的主要应用？A 信息处理B 互联网搜索C 分析处理D 数据挖掘正确答案:ACD多选题30.【第04章】OLAP系统和OLTP系统的主要区别包括（）。
A OLTP系统主要用于管理当前数据，而OLAP系统主要存放的是历史数据B 在数据的存取上，OLTP系统比OLAP系统有着更多的写操作C 对OLTP系统上的数据访问量往往比对OLAP系统的数据访问量要大得多D OLAP系统中往往存放的是汇总的数据，而OLTP系统中往往存放详细的数据正确答案:ABD多选题31.【第04章】数据仓库的三层架构主要包括以下哪三部分？A 数据源B 数据仓库服务器C OLAP服务器D 前端工具正确答案:BCD单选题32.【第08章】下列哪个描述是正确的？A 分类和聚类都是有指导的学习B 分类和聚类都是无指导的学习C 分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习D 分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习正确答案:C单选题33.【第08章】下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:C单选题34.【第08章】下面哪种分类方法是属于统计学的分类方法？A 判定树归纳B 贝叶斯分类C 后向传播分类D 基于案例的推理正确答案:B单选题35.【第10章】以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类？A 划分的方法B 基于模型的方法C 基于密度的方法D 层次的方法正确答案:C单选题36.【第10章】下面那种数据挖掘方法可以用来检测孤立点?A 概念描述B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:C单选题37.【第10章】以下哪个指标不是表示对象间的相似度和相异度？A Euclidean距离B Manhattan距离C Eula距离D Minkowski距离单选题38.【第6 7章】根据关联分析中所处理的值类型，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则和量化关联规则B 单维关联规则和多维关联规则C 单层关联规则和多层关联规则D 简答关联规则和复杂关联规则正确答案:A单选题39.【第6 7章】支持度(support)是衡量兴趣度度量（）的指标。
A 实用性B 确定性C 简洁性D 新颖性正确答案:A单选题40.【第6 7章】下列几种数据挖掘功能中，（）被广泛的用于购物篮分析。
A 关联分析B 分类和预测C 聚类分析D 演变分析正确答案:A41.【第6 7章】规则：age(X,”19-25”) ∧buys(X, “popcorn”) => buys(X, “coke”)是一个（）。
A 单维关联规则B 多维关联规则C 混合维关联规则D 不是一个关联规则正确答案:B单选题42.【第6 7章】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 新颖性正确答案:B多选题43.【第6 7章】根据关联分析中所涉及的抽象层，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则B 单层关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则正确答案:BD44.【第6 7章】根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为（）。
A 布尔关联规则B 单维关联规则C 多维关联规则D 多层关联规则正确答案:BC多选题45.【第6 7章】Apriori算法所面临的主要的挑战包括（）。
A 会消耗大量的内存B 会产生大量的候选项集C 对候选项集的支持度计算非常繁琐D 要对数据进行多次扫描正确答案:BCD加入错题集关闭窗体底端。