【20200318】数据挖掘课程课业打卡二

  • 数据挖掘课业打卡二之数据
  • 知识点汇总
  • 1、属性的类型
  • 2、数据的一般特性
  • 3、数据集类型 ( 三大类 )
  • 4、关于matlab基础知识之size函数




数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_机器学习

数据挖掘课业打卡二之数据

一.单选题
1、数据对象的别名不包括:

A、记录 
B、样本
C、向量
D、特征
正确答案: D

题目涉及知识点:

  • 数据集可以看做数据对象的集合 。
  • 数据对象有时也叫做记录 、 点 、 向量 、 模式 、 案例 、 样本 、观测或实体

2、属性的别名不包括:

A、 特征
B、样本
C、字段
D、维
正确答案: B

题目涉及知识点:

  • 数据对象用一组刻画对象基本特性的属性描述 。
  • 属性有时也叫做变量 、 特性 、 字段 、 特征或维

3、下列说法不正确的是

A、测量标度是将数值或符号与对象的属性相关联的规则
B、属性的性质不必与用来度量它的值的性质完全相同
C、即使在不同的应用问题中,同一个物理量也必然使用同一种类型的属性来描述
D、属性类型可以划分为:标称、序数、区间、比率这四种
正确答案: C

题目涉及知识点:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_人工智能_02


属性的类型

  • 属性的性质不必与用来度量它的值的性质相同 。
  • 换句话说 , 用来代表属性的值可能具有不同于属性本身的性质,并且反之亦然 。

4、某办公自动化系统中,采用出生年份表示雇员的年龄,这是什么类型属性

A、标称
B、序数
C、区间
D、比率
正确答案: C

5、某学籍管理系统中,采用百分制表示学生分数,这是什么类型属性

A、标称
B、序数
C、区间
D、比率
正确答案: D

题目涉及知识点:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_人工智能_03

6、描述一个数据集的属性主要不包括:

A、置信度
B、维度
C、分辨率 
D、稀疏性
正确答案: A

题目涉及知识点:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_人工智能_04

二、填空题
1、执行完matlab命令X=[3 2 0; -5 6 1]; indices =find(X>=1) 之后,变量indices中的值依次是___ 、___ 、__ 、 ___ 。

正确答案:1;3;4;6

题目涉及知识点:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_机器学习_05

**语法**
ind=查找(X)
ind=查找(X,k)
ind=查找(X,k,'first')
ind=查找(X,k,'last')
[行,列]=查找(X,…)
[行,列,v]=查找(X,…)

**说明**
ind=find(X)定位数组X的所有非零元素,并返回这些元素在向量ind中的线性索引。如果X是行向量,则ind是行向量;否则ind是列向量。如果X不包含非零元素或是空数组,那么ind是空数组。
ind=find(X,k)或ind=find(X,k,'first')最多返回与X.k的非零项相对应的前k个索引。该索引必须是正整数,但可以是任何数字数据类型。
ind=find(X,k,'last')最多返回与X的非零项相对应的最后k个索引。
[行,列]=find(X,…)返回矩阵X中非零项的行和列索引。此语法在处理稀疏矩阵时特别有用。如果X是N>2的N维数组,则col包含列的线性索引。

2、已知X=[3 2 0 4; -5 6 1 2]; 执行完matlab命令“X(:,2)=[ ]”之后,X矩阵有__行 __ 列

正确答案:2;3

题目涉及知识点:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘精品课程_06


数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘_07


3、分析以下matlab命令的执行结果:

x=[3,2,1,0]

a=length(x)

b=size(x,1)

c=size(x,2)

s=sum(x)

a的值为___;
b的值为___;
c的值为___;
s的值为 ___;

正确答案:4;1;4;6

题目涉及知识点:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘_08


数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘精品课程_09


详细查看下方知识汇总中关于matlab基础知识之size函数

4、已知函数定义如下,

function [y]=fun(x)
if(x<-5)
    y=x*3;
elseif(x<=0)
    y=-x;
else
    y=x*2;
end
end

fun(-10)的返回值为___;
fun(-5)的返回值为 ___;
fun(3)的返回值为 ___;

正确答案:-30;5;6

题目涉及知识点:

关于程序流程控制

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘精品课程_10

知识点汇总

1、属性的类型

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_机器学习_11


数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_机器学习_12

2、数据的一般特性

  1. 维度(Dimensionality)
  • 数据集的维度是数据集中的对象具有的属性数目
  • 维灾难 (Curse of Dimensionality )
  • 维归约 (dimensionality reduction )
  1. 稀疏性(Sparsity)
  • 如具有非对称特征的数据集 , 一个对象的大部分属性上的值都为0
  • 只存储和处理非零值
  1. 分辨率(Resolution)
  • 数据的模式依赖于分辨率—— 度量尺度(scale)
  • 在数米的分辨率下 , 地球表面看上去很不平坦 , 但在数十公里的分辨率下却相对平坦。
  • 小时标度下的气压变化反映风暴或其他天气系统的移动 ; 在月标度下 , 这些现象就检测不到。

3、数据集类型 ( 三大类 )

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘精品课程_13

4、关于matlab基础知识之size函数

size(A)函数是用来求矩阵的大小。求解之前首先需要清楚A到底是什么,大小是多少。

比如说一个A是一个3×4的二维矩阵:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘精品课程_14

(1)size(A)%直接显示出A大小

输出:
     ans=                            
          3    4

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_机器学习_15


(2)s=size(A)%返回一个行向量s。

s的第一个元素是矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数

输出:  
     s=  
        3   4

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_人工智能_16

(3)[r,c]=size(A)%将矩阵A的行数返回到第一个输出变量r,将矩阵的列数返回到第二个输出变量c

输出:
     r=                
         3              
     c=                          
         4

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘精品课程_17

(4)[r,c,m]=size(A)
把二维矩阵当作第三维为1的三维矩阵,这也如同我们把n维列向量当作n×1的矩阵一样。

输出:
  r=            
     3            
  c=    
     4                  
  m=  
     1

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘_18

(5)当a是一个n维行向量时
size(A)把其当成一个1×n的矩阵,因此size(a)的结果是

ans =
         1    n  
 而不是a的元素个数n

(6)size(A,n)

如果在size函数的输入参数中再添加一项n,并用1或2为n赋值,则 size将返回矩阵的行数或列数。

其中r=size(A,1)该语句返回的是矩阵A的行数c=size(A,2) 该语句返回的是矩阵A的列数

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据分析_19


Matlab中的解释如下:

数据挖掘精品课程 数据挖掘网课答案_数据挖掘精品课程_20

Ending!
更多课程知识学习记录随后再来吧!

就酱,嘎啦!