Câu hỏi:

24/10/2024 163

Cho CSDL giao dịch như hình vẽ với Min_Support = 2 (50%).

$Cho CSDL giao dịch như hình vẽ với Min_Support = 2 (50%). Sử dụng thuật toán Apriori, cho L2={{A,C}, (ảnh 1)$

Sử dụng thuật toán Apriori, cho L2={{A,C}, {B,C}, {B,E}, {C,E}} là danh sách các tập mục thường xuyên có 2-item. Giả sử tập mục {A,B} và {A,E} không là tập mục thường xuyên. Sau khi ghép các tập mục thường xuyên 2-item với nhau để được danh sách L3 chứa các tập mục thường xuyên có 3-item, L3 là:

a. L3={{B, C, E}}

b. L3={{A,B, C} và {A,C,E}}

c. L3={{A,C,E} và {B,C,E }}

d. L3={{A,B,C,}}

Xem lời giải

Câu hỏi trong đề: 200+ câu Trắc nghiệm tổng hợp Data mining có đáp án !!

Bắt đầu thi

Quảng cáo

Trả lời:

Giải bởi Vietjack

a là đáp án đúng

Hot: Đăng kí gói VIP VietJack thi online kèm đáp án chi tiết không giới hạn toàn bộ website (chỉ từ 199k). Đăng kí ngay

Sách thầy cô Vietjack biên soạn:

Xem thêm »

Bình luận

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Câu 1

Một số phương pháp loại bỏ dữ liệu nhiễu là:

a. Bỏ qua bản ghi có dữ liệu bị thiếu, điền giá trị thiếu bằng tay, điền giá trị tự động

b. Loại bỏ dựa trên quan sát, loại bỏ khi lựa chọn đặc trưng

c. Loại bỏ toàn bộ dữ liệu bị nhiễu và thay thế bằng tập dữ liệu mới, lựa chọn các đặc trưng quan trọng

d. Sử dụng các thuật toán phân lớp, phân cụm, tìm luật kết hợp

Lời giải

a là đáp án đúng

Câu 2

Thuật ngữ Tiền xử lí dữ liệu bằng tiếng Anh là:

a. Data Preprocessing Khoa CNTT – Data Mining 1

b. Data Processing

c. Preprocessing in Database

d. Data Process

Lời giải

a là đáp án đúng

Câu 3

Một số bài toán điển hình trong khai phá dữ liệu là:

a. Khai phá luật kết hợp, phân loại, phân cụm, hồi qui...

b. Khai phá luật kết hợp, xây dựng máy tìm kiếm...

c. Web mining, Text mining, mạng nơron…

d. Bài toán nhận dạng, bài toán tìm kiếm thông tin, bài toán lựa chọn đặc trưng...

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 4

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) là quá trình:

a. Loại bỏ nhiễu và dữ liệu không nhất quán

b. Tìm kiếm dữ liệu có ích

c. Tìm kiếm dữ liệu có ích trong cơ sở dữ liệu lớn

d. Tổ hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 5

Thuật toán phân cụm k-mean dừng khi:

a. Không thể gán (hoặc gán lại) từng điểm vào cụm khác

b. Số cụm sinh ra là k

c. Tùy theo yêu cầu của người dùng

d. Khi tất cả các phần tử đã được gán vào k cụm

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 6

Gom cụm (clustering) gì:

a. Phân cụm dữ liệu(Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm là quá trình chia một tập các đối tượng thực thể hay trừu tượng thành nhóm các đối tượng sao cho các phần tử trong cùng một nhóm thì có mức độ tương tự nhau hơn là giữa các phần tử của nhóm này với các phần tử của nhóm khác.

b. Phân cụm dữ liệu(Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm là qúa trình chia một tập các đối tượng thực thể hay trừu tượng thành nhóm các đối tượng sao cho các phần tử khác nhóm thì có mức độ tương tự nhau hơn là giữa các phần tử trong cùng một nhóm.

c. Phân cụm dữ liệu(Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm là quá trình chia một tập các đối tượng thực thể hay trừu tượng thành nhóm các đối tượng sao dễ sử dụng nhất.

d. Phân cụm dữ liệu(Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm là quá trình chia các đối tượng thành từng nhóm sau cho số nhóm là ít nhất.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 7