（ × ）1.根据性别划分公司的顾客是数据挖掘任务。
（ √ ）2.大数据的4V特点是Volume、Velocity、Variety、Veracity。 （ √ ）3.回归分析的算法通常有：线性回归、非线性回归、逻辑回归。
（ × ）4.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。
（ × ）5.K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
（ √ ）6.如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。 （ × ）7.孤立点在数据挖掘时总是被视为异常、无用数据而丢弃。 （ × ）8.具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。 （ √ ）9.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
（ √ ）10.使用历史记录预测某公司未来的股票价格是数据挖掘任务。
（ √ ）1.分类是预测数据对象的离散类别，回归是用于数据对象的连续取值 （ √ ）2.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务
（ × ）3.数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个聚类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。 （ √ ）4.聚类是指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。
（ × ）5.决策树方法通常用于关联规则挖掘。
（ √ ）6.分类规则的挖掘方法通常有：决策树法、贝叶斯法、KNN算法。 （ √ ）7.Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。 （ √ ）8.定量属性可以是整数值或者是连续值。 （ × ）9.提取声波的频率是数据挖掘任务。
（ √ ）10.女孩根据长相、年龄、收入情况决定是否去相亲是数据挖掘任务。
第7章 管理规则与协同过滤
1) 可信度是对关联规则的准确度的衡量。 (错) 2) Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。 (对)
3) 关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。 （错） 4) 利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。 （对） 5) 先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频
繁的。（错）
6) 回归分析通常用于挖掘关联规则。（错）
7) 具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。（错）
数据挖掘 判断题
