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勘探工地质项目数据挖掘考试试卷

一、单项选择题（每题2分，共30分）

1.以下哪种数据挖掘算法常用于分类任务？（）

A.K-均值聚类算法B.决策树算法C.关联规则算法D.主成分分析算法

2.在地质数据中，以下哪种数据类型最有可能是数值型数据？（）

A.岩石类型B.地质年代C.矿石品位D.地质构造名称

3.数据挖掘过程的第一步通常是（）

A.数据预处理B.模型选择C.数据收集D.结果评估

4.对于缺失值的处理，以下哪种方法是直接删除含有缺失值的记录？（）

A.插补法B.忽略法C.替换法D.预测法

5.以下哪个指标可以衡量分类模型的准确性？（）

A.均方误差B.召回率C.准确率D.相关系数

6.聚类分析的主要目的是（）

A.发现数据中的模式和规律B.预测数据的未来值C.对数据进行分类D.减少数据维度

7.在关联规则挖掘中，“支持度”表示（）

A.规则的可信度B.包含项集的事务在总事务中的比例C.规则的重要性D.项集之间的相关性

8.主成分分析的作用是（）

A.数据分类B.数据降维C.数据聚类D.发现关联规则

9.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？（）

A.线性回归B.逻辑回归C.K-近邻算法D.层次聚类算法

10.在地质勘探数据挖掘中，用于预测地下矿体位置的方法可能是（）

A.分类算法B.回归算法C.聚类算法D.以上都有可能

11.数据挖掘中，数据可视化的主要作用不包括（）

A.发现数据中的异常值B.展示数据关系C.代替数据分析D.辅助模型评估

12.以下哪个不属于数据预处理的内容？（）

A.数据清洗B.特征选择C.模型训练D.数据标准化

13.决策树算法在构建树的过程中，常用的划分属性选择准则是（）

A.信息增益B.均方误差C.欧式距离D.余弦相似度

14.以下关于数据挖掘的说法，错误的是（）

A.可以发现新的知识和规律B.只适用于数值型数据C.能帮助做出决策D.需要合适的算法和工具

15.在对地质样本进行分类时，若类别较多且复杂，哪种算法可能更合适？（）

A.简单的线性分类算法B.神经网络算法C.基于距离的分类算法D.贝叶斯分类算法

答案：1.B2.C3.C4.B5.C6.A7.B8.B9.D10.D11.C12.C13.A14.B15.B

二、判断题（每题2分，共20分）

1.数据挖掘只能处理结构化数据。（）

2.聚类算法中，簇的数量必须事先指定。（）

3.关联规则挖掘中，置信度越高，规则越有价值。（）

4.数据标准化可以使不同特征具有相同的尺度。（）

5.线性回归模型只能用于预测数值型变量。（）

6.决策树算法对数据的噪声非常敏感。（）

7.无监督学习不需要标记数据。（）

8.主成分分析得到的主成分是原始变量的线性组合。（）

9.在地质数据挖掘中，不需要考虑数据的空间特性。（）

10.数据挖掘的结果一定是准确和有用的。（）

答案：1.×2.×3.√4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.×

三、填空题（每题2分，共20分）

1.数据挖掘中常用的距离度量方法有______距离、曼哈顿距离等。

2.在分类任务中，将实际为正例预测为正例的情况称为______。

3.常用的数据可视化工具包括______、Matplotlib等。

4.机器学习算法可分为监督学习、无监督学习和______学习。

5.特征工程包括特征提取、特征选择和______。

6.在关联规则挖掘中，提升度大于______表示规则具有正相关性。

7.决策树的剪枝操作是为了防止______。

8.K-均值聚类算法中，K代表______。

9.逻辑回归模型用于预测事件发生的______。

10.数据挖掘过程中，对模型进行评估的指标有准确率、召回率、______等。

答案：1.欧式2.真正例3.Python（或其他合理工具如Tableau等）4.半监督5.特征变换6.17.过拟合8.簇的个数9.概率10.F1值

四、简答题（每题15分，共30分）

1.简述数据挖掘在地质勘探项目中的应用场景。

答：可用于预测矿体位置，通过分析地质数据找出潜在矿体区域；进行岩石类型分类，辅助地质结构分析；还能挖掘地质数据间的关联关系，如元素共生规律，为勘探决策提供依据，提高勘探效率和准确性。

2.简述数据预处理的主要步骤及目的。

答：主要步骤包括数据清洗（去除噪声和缺失值等）、数据集成（整合多源数据）、数据变换（如标准化等）、特征选择（挑选重要特征）。目的是提高数据质量，使数据适合挖掘算法，提升挖掘效率和结果准确性，减少算法复杂度。