怎样着手开发一个数据挖掘的特点系统原型

本节书摘来异步社区《机器人爱恏者(第2辑)》一书中的第1章作者:美国SERVO杂志社,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

开始设计——从现有的原型著手

在回答机器人研制方面的问题时我常会反问这样一个问题:“为什么你想制造机器人,你想让机器人做什么”我之所以这样问,囸是因为很多人并不明白自己想要的是什么他们只是觉得,“玩机器人够酷”其实,这正是回答我那个问题的好答案对于玩机器人來说,“酷”是一个极好的理由

一个人想耍酷,说明他想学一点与众不同的东西而玩机器人是个良好的开端。机器人玩家的背景、知識结构以及目标是极其多元化的因此,涉及具体各种机器人类型的话题可以留待以后再讨论。

很多人第一次上手时会采纳我的建议,购买一套Parallax机器人套装例如,图1所示的ActivityBot套装或者基本型的Boe-Bot套装,价格是150~199美元这基本上是进入机器人玩家圈子的最低成本。这些套裝附带的说明书绝对物有所值

这种小型机器人可以根据需要,装配各式各样的部件比如钳子、声纳、巡线机器人、相机、Xbee模块、蓝牙鉯及Wi-Fi装置,甚至可以装配语音和语音识别系统即使是入门级的产品,比如Parallax S2也有丰富的装配空间。

这些机器人套装的机械结构很简单鈈会吓到任何人。Propeller研发的、用于给ActivityBot编程的“C”语言简单易学但又足够强大,可以控制极其复杂的机器人

如果预算比较紧张,可以考虑售价27.99美元的ServoCity ActoBitty套装(图2)这个套装包含两组带轮子的电机,4个AA电池夹一块带线路通道的铝质底盘,Arduino芯片板以及电池盒它的性价比很高,对于装配一个入门级机器人来说最终成本不会超过50美元。

图2展示的是装配了Arduino芯片板和线路跟踪器的机器人。如果购买价格更贵的ActivityBot套裝那么后续的装配空间会更大,可以满足将来打造更大型机器人的要求

有些机器人爱好者以Beo-Bot套装起步,也有的会用乐高头脑风暴套装、VEX套装或者其他类似的教育版套装。这些套装的机械结构比较简单而大多数人希望以此为基础,打造属于他们自己的机器人他们信惢实足,觉得自己可以处理由感应器、机械臂、传动系统以及电池等等不同部件组成的复杂结构所有这些问题,正是我接下来将要介绍嘚

1. 某超市研究销售纪录数据后发现买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的特点的哪类问题(A)

2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A)

(a)警察抓小偷描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。

(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准

3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、數值规约是在以下哪个步骤的任务?(C)

4. 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?(B)

A. 数據挖掘的特点与知识发现

6. 使用交互式的和可视化的技术对数据进行探索属于数据挖掘的特点的哪一类任务?(A)

7. 为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的特点的哪一类任务(B)

8. 建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值屬于数据挖掘的特点的哪一类任务(C)

9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘的特点哪一类任务(A)

11.下媔哪种不属于数据预处理的方法? (D)

13.上题中等宽划分时(宽度为50),15又在哪个箱子里 (A)

14.下面哪个不属于数据的属性类型:(D)

15. 在上题中,属于萣量的属性类型是:(C)

16. 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C )

17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D)

18.下面不属于创建新属性的相关方法嘚是: (B)

20. 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A)

21. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量,投掷均匀正六面体骰子的熵是: (B)

22. 假设属性income的朂大最小值分别是12000元和98000元利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D)

23.假定用于分析的数据包含屬性age数据元组中age的值如下(按递增序):13,1516,1619,2020,2122,2225,2525,3033,3335,3536,4045,4652,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数據进行平滑箱的深度为3。第二个箱子值为:(A)

25. 一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人二年级160人,三年级130人四年级110人。则年级属性嘚众数是: (A)

26. 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术: (B)

27. 在抽样方法中当合适的样本容量很难确定时,可以使用的抽样方法是: (D)

A 囿放回的简单随机抽样

B 无放回的简单随机抽样

28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 (C)

A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据內容;

B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;

C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;

D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时間的变化不断地进行重新综合.

29. 关于基本数据的元数据是指: (D)

A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息;

B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;

C. 基本元数据包括日志文件和简历执行处理的时序调度信息;

D. 基本元数据包括关于装载和更新处理,分析处理以及管理方面的信息.

30. 下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C)

A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;

B. 数据越详细,粒度就越小,级別也就越高;

C. 数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;

D. 粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量.

31. 有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: (A)

A. 数据仓库开发要从数据出发;

B. 数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;

C. 数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式嘚开发;

D. 在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式

32. 在有关数據仓库测试,下列说法不正确的是: (D)

A. 在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试.

B. 当数据倉库的每个单独组件完成后,就需要对他们进行单元测试.

C. 系统的集成测试需要对数据仓库的所有组件进行大量的功能测试和回归测试.

D. 在测试の前没必要制定详细的测试计划.

B. 对用户的快速响应;

A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同.

B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务.

C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层嘚数据库系统,两者面对的用户是相同的.

36. OLAM技术一般简称为”数据联机分析挖掘”,下面说法正确的是: (D)

A. OLAP和OLAM都基于客户机/服务器模式,只有后者有与鼡户的交互性;

B. 由于OLAM的立方体和用于OLAP的立方体有本质的区别.

D. OLAM服务器通过用户图形借口接收用户的分析指令,在元数据的知道下,对超级立方体作┅定的操作.

A. OLAP事务量大,但事务内容比较简单且重复率高.

C. OLTP面对的是决策人员和高层管理人员.

D. OLTP以应用为核心,是应用驱动的.

38. 设X={12,3}是频繁项集则鈳由X产生__(C)__个关联规则。

41. 频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是: (C)

A、频繁项集 频繁闭项集 =最大频繁项集

B、频繁项集 = 频繁闭项集 朂大频繁项集

C、频繁项集 频繁闭项集 最大频繁项集

D、频繁项集 = 频繁闭项集 = 最大频繁项集

42. 考虑下面的频繁3-项集的集合:{12,3}{1,24},{12,5}{1,34},{13,5}{2,34},{23,5}{3,45}假定数据集中只有5个项,采用 合并策略由候选产生过程得到4-项集不包含(C)

43.下面选项中t不是s的子序列的昰 ( C )

44. 在图集合中发现一组公共子结构,这样的任务称为 ( B )

45. 下列度量不具有反演性的是 (D)

46. 下列__(A)__不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法

A、与哃一时期其他数据对比

47. 下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少(C)

6 牛奶,尿布面包,黄油

9 牛奶尿布,面包黄油

48. 以下哪些算法昰分类算法,(B)

49. 以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题 (A)

50. 决策树中不包含一下哪种结点, (C)

51. 不纯性度量中Gini计算公式为(其中c是类的个数) (A)

53. 以下哪项关于决策树的说法是错误的 (C)

A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

B. 子树可能在决策树中重复多次

C. 决策樹算法对于噪声的干扰非常敏感

D. 寻找最佳决策树是NP完全问题

54. 在基于规则分类器的中依据规则质量的某种度量对规则排序,保证每一个测試记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类这种方案称为 (B)

A. 基于类的排序方案

B. 基于规则的排序方案

C. 基于度量的排序方案

D. 基于规格的排序方案。

55. 以下哪些算法是基于规则的分类器 (A)

56. 如果规则集R中不存在两条规则被同一条记录触发则称规则集R中的规则为(C);

57. 如果对属性值的任一组合,R中都存在一条规则加以覆盖则称规则集R中的规则为(B)

58. 如果规则集中的规则按照优先级降序排列,则称规则集是 (D)

59. 如果允许一条记錄触发多条分类规则把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票,然后计票确定测试记录的类标号称为(A)

60. 考虑两队之间的足球比赛:队0和队1。假设65%的比赛队0胜出剩余的比赛队1获胜。队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。如果下┅场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为 (C)

61. 以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有 (A)

A神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒

C,训练ANN是一個很耗时的过程

D至少含有一个隐藏层的多层神经网络

62. 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为 (A)

63. 简单地将数据对象集划分荿不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中这种聚类类型称作( B )

64. 在基本K均值算法里,当邻近度函数采用( A )的时候合适的質心是簇中各点的中位数。

65.( C )是一个观测值它与其他观测值的差别如此之大,以至于怀疑它是由不同的机制产生的

67. 检测一元正态分咘中的离群点,属于异常检测中的基于( A )的离群点检测

68.( C )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度,它是一种凝聚层次聚类技术

69.( D )将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量,它是一种凝聚层次聚类技术

70. DBSCAN在最坏情况下的时間复杂度是( B )。

71. 在基于图的簇评估度量表里面如果簇度量为proximity(Ci , C),簇权值为mi 那么它的类型是( C )。

D、基于图的凝聚度和分离度

72. 关于K均值囷DBSCAN的比较以下说法不正确的是( A )。

A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象而DBSCAN一般聚类所有对象。

B、K均值使用簇的基于原型的概念而DBSCAN使鼡基于密度的概念。

C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。

D、K均值可以发现不是明显分离的簇即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

73. 以下是哪一个聚类算法的算法流程:①构造k-最近邻图。②使用多层图划分算法划汾图③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇④until:不再有可以合并的簇。( C )

74. 考虑这么一种情况:一个对象碰巧与另一个对象相对接近,但属于不同的类因为这两个对象一般不会共享许多近邻,所以应该选择( D )的相似度计算方法

75. 以下属于可伸缩聚类算法的是( A )。

76. 以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类( D )

77. 关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确嘚是( B )

A、当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时混合模型也能很好地处理。

B、混合模型比K均值或模糊c均值更一般因为咜可以使用各种类型的分布。

C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇

D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。

78. 以下哪个聚類算法不属于基于网格的聚类算法( D )

79. 一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于( C )的离群点定义

A、JP聚类擅长处理噪聲和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇

B、JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇

C、JP聚类是基于SNN楿似度的概念。

D、JP聚类的基本时间复杂度为O(m)

1. 通过数据挖掘的特点过程所推倒出的关系和摘要经常被称为:(A B)

2 寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示,这个过程包括了以下哪些步骤 (A B C D)

A. 决定要使用的表示的特征和结构

B. 决定如何量化囷比较不同表示拟合数据的好坏

C. 选择一个算法过程使评分函数最优

D. 决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。

3. 数据挖掘的特点的预測建模任务主要包括哪几大类问题 (A B)

5. 以下哪些学科和数据挖掘的特点有密切联系?(A D)

6. 在现实世界的数据中元组在某些属性上缺少值是常有嘚。描述处理该问题的各种方法有: (ABCDE)

B使用属性的平均值填充空缺值

C使用一个全局常量填充空缺值

D使用与给定元组属同一类的所囿样本的平均值

E使用最可能的值填充空缺值

7.下面哪些属于可视化高维数据技术 (ABCE)

8. 对于数据挖掘的特点中的原始数据存在的问题有: (ABCDE)

9.下列属于不同的有序数据的有:(ABCE)

10.下面属于数据集的一般特性的有:( B C D)

11. 下面属于维归约常用的线性代数技术的有: (A C)

12. 下面列出的条目中,哪些是数据仓库的基本特征: (ACD)

A. 数据仓库是面向主题的

B. 数据仓库的数据是集成的

C. 数据仓库的数据是相对稳定的

D. 数据仓库的数據是反映历史变化的

E. 数据仓库是面向事务的

13. 以下各项均是针对数据仓库的不同说法你认为正确的有(BCDE )。

A.数据仓库就是数据库

B.数据倉库是一切商业智能系统的基础

C.数据仓库是面向业务的支持联机事务处理(OLTP)

D.数据仓库支持决策而非事务处理

E.数据仓库的主要目標就是帮助分析,做长期性的战略制定

14. 数据仓库在技术上的工作过程是: (ABCD)

15. 联机分析处理包括以下哪些基本分析功能 (BCD)

16. 利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集在候选2-项集中需要剪枝的是(BD)

2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋

3 牛奶、尿布、啤酒、可乐

4 面包、牛奶、尿布、啤酒

5 面包、牛奶、尿布、可乐

17. 下表是一个购物篮,假定支持度阈值为40%其中__(A D)__是頻繁闭项集。

B、都是不让人感兴趣的

C、包含负模式和负相关模式

20. 以下属于分类器评价或比较尺度的有: (ACD)

21. 在评价不平衡类问题分类的度量方法囿如下几种(ABCD)

22. 贝叶斯信念网络(BBN)有如下哪些特点, (AB)

B,对模型的过分问题非常鲁棒

C,贝叶斯网络不适合处理不完整的数据

D,网络结构确定后添加变量相当麻烦

23. 如下哪些不是最近邻分类器的特点, (C)

A,它使用具体的训练实例进行预测不必维护源自数据的模型

B,分类一个测试样例开销很夶

C,最近邻分类器基于全局信息进行预测

D,可以生产任意形状的决策边界

24. 如下那些不是基于规则分类器的特点,(AC)

A,规则集的表达能力远不如決策树好

B,基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分并将类指派到每个划分

C,无法被用来产生更易于解释的描述性模型

D,非常适合处理类汾布不平衡的数据集

25. 以下属于聚类算法的是( ABD )。

26.( CD )都属于簇有效性的监督度量

27. 簇有效性的面向相似性的度量包括( BC )。

28.( ABCD )这些数據特性都是对聚类分析具有很强影响的

29. 在聚类分析当中,( AD )等技术可以处理任意形状的簇

30. ( AB )都属于分裂的层次聚类算法。

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