参考答案和解析
正确答案:D

更多“● 下列不属于数据挖掘技术的是 (59) 。 (59)A. 近邻算法 B. 决策树 C. 人工神经网络 D. RSA ”相关问题
  • 第1题:

    下列属于数据挖掘技术的有:()。

    A.神经网络

    B.决策树

    C.回归分析

    D.关联规则


    正确答案:ABCD

  • 第2题:

    沃尔玛超市中“啤酒和尿不湿”的营销案例,属于哪种数据挖掘技术的经典应用?()

    A.神经网络

    B.聚类分析

    C.决策树

    D.关联规则


    正确答案:D

  • 第3题:

    下列选项中,对数据挖掘的技术背景描述错误的是()。

    A.数据挖掘由统计的相关技术与知识支持

    B.数据仓库,决策支持工具,数据挖掘相融合,构成企业决策分析环境

    C.数据挖掘是AI(人工智能)转入面向商业应用时提出的

    D.数据挖掘技术由算法、建模能力、数据分析三个主要部分构成


    参考答案:C

  • 第4题:

    下列不属于数据挖掘技术的是(59)。

    A.近邻算法

    B.决策树

    C.人工神经网络

    D.RSA


    正确答案:D
    解析:本题考查对数据挖掘基本概念的理解。其中RSA为加密算法,不属于数据挖掘技术,其他三个选项皆是数据挖掘中用到的相关技术。

  • 第5题:

    以下不属于网络安全技术的是____。

    A.防火墙技术

    B.物理隔离技术,如隔离网闸

    C.数据加密技术,例如DES、RSA加密算法

    D.网络性能检测技术


    正确答案:D

  • 第6题:

    数据挖掘中常用的技术和方法有:人工神经网络、遗传算法、()、规则推导。


    正确答案:近邻算法

  • 第7题:

    ()是一种基于树结构进行决策的算法

    • A、轨迹跟踪
    • B、决策树
    • C、数据挖掘
    • D、K近邻算法

    正确答案:B

  • 第8题:

    数据挖掘的方法有()。

    • A、决策树
    • B、集合论
    • C、遗传算法
    • D、神经网络

    正确答案:A,B,C,D

  • 第9题:

    数据挖掘中用到的算法包括()。

    • A、决策树
    • B、频率分析
    • C、径向基函数网络
    • D、神经网络

    正确答案:A,C,D

  • 第10题:

    单选题
    ()是一种基于树结构进行决策的算法
    A

    轨迹跟踪

    B

    决策树

    C

    数据挖掘

    D

    K近邻算法


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    填空题
    数据挖掘中常用的技术和方法有:人工神经网络、()、近邻算法、规则推导。

    正确答案: 遗传算法
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    单选题
    不常用作数据挖掘的方法是()
    A

    人工神经网络

    B

    规则推导

    C

    遗传算法

    D

    穷举发


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    下列选项中,属于数据挖掘的成熟技术的是:()。

    A.支持向量机

    B.聚类方法

    C.决策树

    D.神经网络


    正确答案:ABCD

  • 第14题:

    2008年,谷歌发布了“谷歌流感趋势”地图,利用人们突然狂搜感冒、咳嗽、发烧等和流感相关的词汇直接预测流感爆发。这主要是运用了下列哪项数据挖掘技术?()

    A.神经网络

    B.假设检验

    C.回归分析

    D.决策树


    正确答案:C

  • 第15题:

    不常用做数据挖掘的方法是(4)。

    A.人工神经网络

    B.规则推导

    C.遗传算法

    D.穷举法


    正确答案:D
    解析:数据挖掘是一类深层次的数据分析。常见和应用最广泛的数据挖掘方法如下。(1)决策树决策树方法是指利用信息论中的互信息(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量的属性字段,建立决策树的一个结点,再根据该属性字段的不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立树的下层结点和分支的过程。国际上最早的、也是最有影响的决策树方法是Quiulan研究的ID3方法。(2)神经网络神经网络方法是指模拟人脑神经元结构,完成类似统计学中的判别、回归、聚类等功能,神经网络是一种非线性的模型,主要有三种神经网络模型:前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。人工神经网络最大的长处是可以自动地从数据中学习,形成知识,这些知识有些是我们过去未曾发现的,因此它具有较强的创新性。神经网络的知识体现在网络连接的权值上,神经网络的学习主要表现在神经网络权值的逐步计算上。(3)遗传算法遗传算法是模拟生物进化过程的算法,它由三个基本过程组成:繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)。采用遗传算法可以产生优良的后代,经过若干代的遗传,将得到满足要求的后代,即问题得解。(4)关联规则挖掘算法关联规则是描述数据之间存在关系的规则,形式为“A1A2…An…B1B2…Bn”。一般分为两个步骤:求出大数据项集;用大数据项集产生关联规则。除了上述的常用方法外,还有粗集方法、模糊集合方法、BayesianBeliefNetords、最邻近算法(k-nearestneighborsmethod(kNN))等。无论采用哪种技术完成数据挖掘,从功能上可以将数据挖掘的分析方法划分为四种,即关联分析(Associations)、序列模式分析(SequentialPatterns)、分类分析(Classifiers)和聚类分析(Clustering)。(1)关联分析关联分析的目的是为了挖掘出隐藏在数据间的相互关系。若设R={A1,A2,…,AP}为{0,1}域上的属性集,r为R上的一个关系,关于r的关联规则表示为X→B,其中X∈R,B∈R,且X∩B=f。关联规则的矩阵形式为:矩阵r中,如果在行X的每一列为1,则行B中各列趋向于为1。在进行关联分析的同时还需要计算两个参数,最小置信度(Confidence)和最小支持度(Support)。前者用以过滤掉可能性过小的规则,后者则用来表示这种规则发生的概率,即可信度。(2)序列模式分析序列模式分析的目的也是为了挖掘出数据之间的联系,但它的侧重点在于分析数据间的前后关系(因果关系)。例如,将序列模式分析运用于商业,经过分析,商家可以根据分析结果发现客户潜在的购物模式,发现顾客在购买一种商品的同时经常购买另一种商品的可能性。在进行序列模式分析时也应计算置信度和支持度。(3)分类分析分类分析时首先为每一个记录赋予一个标记(一组具有不同特征的类别),即按标记分类记录,然后检查这些标定的记录,描述出这些记录的特征。这些描述可能是显式的,如一组规则定义;也可能是隐式的,如一个数学模型或公式。(4)聚类分析聚类分析法是分类分析法的逆过程,它的输入集是一组未标定的记录,即输入的记录没有做任何处理。目的是根据一定的规则,合理地划分记录集合,并用显式或隐式的方法描述不同的类别。在实际应用的数据挖掘系统中,上述四种分析方法有着不同的适用范围,因此经常被综合运用。

  • 第16题:

    不常用作数据挖掘的方法是______。

    A.人工神经网络

    B.规则推导

    C.遗传算法

    D.穷举发


    正确答案:D

  • 第17题:

    数据挖掘中常用的技术和方法有:人工神经网络、()、近邻算法、规则推导。


    正确答案:遗传算法

  • 第18题:

    不常用作数据挖掘的方法是()

    • A、人工神经网络
    • B、规则推导
    • C、遗传算法
    • D、穷举发

    正确答案:D

  • 第19题:

    可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有()。

    • A、决策树、对数回归、关联模式
    • B、K均值法、SOM神经网络
    • C、Apriori算法、FP-Tree算法
    • D、RBF神经网络、K均值法、决策树

    正确答案:C

  • 第20题:

    数据挖掘的挖掘方法包括()

    • A、聚类分析
    • B、回归分析
    • C、神经网络
    • D、决策树算法

    正确答案:A,B,C,D

  • 第21题:

    填空题
    数据挖掘中常用的技术和方法有:人工神经网络、遗传算法、()、规则推导。

    正确答案: 近邻算法
    解析: 暂无解析

  • 第22题:

    多选题
    数据挖掘的方法有()。
    A

    决策树

    B

    集合论

    C

    遗传算法

    D

    神经网络


    正确答案: D,C
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    多选题
    数据挖掘中用到的算法包括()
    A

    决策树

    B

    频率分析

    C

    径向基函数网络

    D

    神经网络


    正确答案: B,C
    解析: 数据挖掘中用到的算法包括决策树、 径向基函数网络、 神经网络。