python数据分析 期末测验,python数据分析基础题库

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1.

从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚

类方法。

()

2.

数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的

发掘python简单代码画皮卡丘。

()

3.

在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越

差。

(

)

4.

当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，

Ward

方法与组

平均非常相似。()

5.

DBSCA

是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。

()

6.

属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。

()

7.

全链对噪声点和离群点很敏感。

()

8.

对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。

()

9.

K

均值可以很好的处理不同密度的数据。

()

10.

单链技术擅长处理椭圆形状的簇。

()

二、选择题(每题

2

分，

30

分)

1.

当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其

他标签的数据相分

离？

()

A.

分类

B.

聚类

C.

关联分析

D.

主成

分分析

2.

()将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种

数据挖掘试卷

A

分类

B

预测

C

关联规则分析

D

聚类