在数据挖掘中,能根据数据不同的特征,划分出不同的类的方法是()
A.分类
B.聚类
C.积累
D.总结
A.分类
B.聚类
C.积累
D.总结
第1题
A.使用离群点挖掘发现与大部分对象不同的对象,用于分析针对网络的秘密收集信息的攻击
B.使用人工查询公司网络故障信息,查找原因进行记录
C.使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系,用于推荐搜索
D.使用分类对客户进行等级划分,从而实施不同的服务
E.使用聚类算法发现互联网中的不同群体,用于网络社区发现
第4题
有关数据挖掘的相关描述错误的是()。
A.分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类
B.数据挖掘中人工神经网络工具可以在不分离复方药物的基础上直接进行分析
C.对HIS中相关信息进行提取、分析、挖掘,对抗生素的用量、耐药性、联合用药、疗程、围手术期用药、预防用药、用药途径及治疗效果等指标实行自动监控,可以实时、有效地监测抗生素使用情况
D.在HIS中嵌入在线的合理用药审查软件,根据患者的医学信息、检验资料、合并用药资料、过敏史、用药史等信息,自动拦截不合理的医嘱。这样的设想很好,但目前尚未在国内医院应用。
第5题
A.深度搜索
B.模式匹配(Pattern-Matching)
C.迭代运算
D.数据挖掘
第8题
A.不预先设定数据归类类目,完全根据数据本身趋势与结构进行不同类别的分组
B.要求同类数据间内容相似度尽可能小
C.要求不同类数据间内容相似度尽可能小
D.与分类挖掘技术一样,都是需要对数据进行分类处理
第10题
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集,一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据,并且不做特征选择