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A: 一定存在一个最优的分类 B: 聚类分析可以用于判断异常值 C:聚类分析即：物以类聚，人以群分 D:聚类分析是无监督学习 答案: 一定存在一个最优的分类 因子分析模型中变量共同度是（ ）。
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线性规划模型中增加一个约束条件，可行域的范围一般将（ ）。
A:缩小
B:不定
C:增大
D:不变
答案: 缩小
如果第K个约束条件是“≤”情形，若化为标准形式，需要（ ）。
A:右边减去一个变量
B:右边增加一个变量
C:左边增加一个变量
D:左边减去一个变量
答案: 左边增加一个变量
若某个bk≤0，化为标准形式时原不等式（ ）。
A:两边乘负1
B:左端乘负1
C:不变
D:右端乘负1
答案: 两边乘负1
为化为标准形式而引入的松弛变量在目标函数中的系数应为（ ）。
A:3
B:1
C:2
D:0
答案: 0
表上作业法中初始方案均为（ ）。
A:非可行解
B:可行解
C:最优解
D:待改进解
答案: 可行解
闭回路是一条封闭折线，每一条边都是（ ）。
A:垂直
B:水平或垂直
C:水平+垂直
D:水平
答案: 水平或垂直
当产量大于销量时，欲化为平衡问题，可虚设一销地，并令其相应运价为（ ）。
A:最大与最小运量只差
B:所有运价中最小值
C:所有运价中最大值
D:0
答案: 0
所有运输问题，应用表上作业法最后均能找到一个（ ）。
A:最优解
最优解
B:可行解
C:非可行解
D:待改进解
答案: 最优解
最优解
平衡运输问题即是指m个供应地的总供应量（ ）n个需求地的总供应量。
A:大于
B:大于等于
C:等于
D:小于
答案: 等于
求解需求量大于供应量的运输问题不需要做的是（ ）。
A:删去一个需求点
B:令虚设供应点到各需求点的单位运费为0
C:虚设一个供应点
D:取虚设的供应点的供应量为恰当值
答案: 删去一个需求点
匈牙利法用于求解下列哪类问题（ ）。
A:运输问题
B:线性规划
C:指派问题
D:矩阵对策
答案: 指派问题
线性规划标准型中bi （i= 1,2,…,m）必须是（ B ）。
A:无约束
B: 非零的
C:正数
D:非负数
答案: 非负数
对指派问题的价值系数矩阵作下列何种变换，影响指派问题的解（ ）。
A:某行加到另一行上去
B:某行同除以一个不等于1的常数
C:某行同加上一个非零常数
D:某行同乘以一个不等于1的常数
答案: 某行加到另一行上去,某行同除以一个不等于1的常数,某行同乘以一个不等于1的常数
凡具备优化限制选择条件且能将有关条件用于决策变量的线性表达式表示出来的问题可以考虑用线性规划模型来处理。
A:错
B:对
答案: 对
希望描述一群用户在某页面停留时长的集中趋势，最好采用（ ）。
A:均值和中位数
B:均值
C:中位数
D:众数
答案: 中位数
假设属性income的最小最大值分别是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：( )。
A:1.224
B:0.821
C:0.716
D:1.458
答案: 0.716
大数据的起源是（ ）。
A:互联网
B:公共管理
C:金融
D:电信
答案: 互联网
数据清洗的方法不包括（ ）。
A:缺失值处理
B:噪声数据清除
C:一致性检查
D:重复数据记录处理
答案: 重复数据记录处理
当前，大数据产业发展的特点是：( )。
A:增速很快
增速很快
B:规模较小
C:多产业交叉融合
D:规模较大
E: 增速很慢
增速很慢
答案: 增速很快
增速很快
,多产业交叉融合,规模较大
对于回归分析，下列说法错误的是 （ ）。
A: 回归分析中，如果r2=1，说明x与y之间完全相关
B:线性相关系数可以是正的，也可以是负的
C:在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定
D:样本相关系数 r∈(-1,1)
答案: 样本相关系数 r∈(-1,1)
下面关于聚类分析说法错误的是（ ）。
A: 一定存在一个最优的分类
B: 聚类分析可以用于判断异常值
C:聚类分析即：物以类聚，人以群分
D:聚类分析是无监督学习
答案: 一定存在一个最优的分类
因子分析模型中变量共同度是（ ）。
A:因子载荷矩阵中对应列元素的和
B:因子载荷矩阵中对应列元素的平方和
C: 因子载荷矩阵中对应行元素的和
D:因子载荷矩阵中对应行元素的平方和
答案: 因子载荷矩阵中对应行元素的平方和
按照涉及自变量的多少，可以将回归分析分为（ ）。
A:多元回归分析
B:线性回归分析
C:非线性回归分析
D:一元回归分析
E:综合回归分析
答案: 多元回归分析,一元回归分析
聚类分析的对象只能是所观察的多个样本。
A:对
B:错
答案: 错
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