数据挖掘考试题库及答案.docVIP

数据挖掘考试题库及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪种算法属于分类算法？

A.K-MeansB.AprioriC.决策树D.PCA

答案：C

2.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

答案：C

3.支持向量机的目标是？

A.最小化分类误差B.最大化分类间隔C.最小化模型复杂度D.最大化数据密度

答案：B

4.以下哪个指标用于评估分类模型的准确性？

A.MSEB.RMSEC.准确率D.召回率

答案：C

5.聚类分析是将数据对象分组，使得？

A.组内相似性低，组间相似性高B.组内相似性高，组间相似性低

C.组内和组间相似性都高D.组内和组间相似性都低

答案：B

6.关联规则挖掘中，支持度的含义是？

A.规则的可信度B.包含项集的事务数与总事务数之比

C.项集出现的频率D.规则的实用性

答案：B

7.决策树节点分裂的依据是？

A.信息增益B.距离度量C.密度D.概率

答案：A

8.以下哪种技术用于数据降维？

A.线性回归B.主成分分析C.逻辑回归D.贝叶斯分类

答案：B

9.朴素贝叶斯分类器基于的假设是？

A.特征之间相互独立B.特征之间存在强相关性

C.数据服从正态分布D.数据是离散的

答案：A

10.以下哪个不属于监督学习算法？

A.神经网络B.K-MeansC.线性回归D.随机森林

答案：B

多项选择题（每题2分，共10题）

1.常见的数据预处理操作有（）

A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约

答案：ABCD

2.以下属于无监督学习算法的有（）

A.层次聚类B.高斯混合模型C.支持向量机D.主成分分析

答案：ABD

3.评估回归模型的指标有（）

A.MSEB.RMSEC.MAED.R2

答案：ABCD

4.关联规则挖掘的经典算法有（）

A.AprioriB.FP-GrowthC.K-MeansD.DBSCAN

答案：AB

5.决策树的优点包括（）

A.易于理解和解释B.不需要大量的预处理C.可以处理多分类问题D.对噪声数据不敏感

答案：ABC

6.数据挖掘的应用领域有（）

A.金融B.医疗C.市场营销D.交通

答案：ABCD

7.以下关于聚类算法的说法正确的是（）

A.K-Means对初始聚类中心敏感B.DBSCAN可以发现任意形状的簇

C.层次聚类不需要指定簇的个数D.高斯混合模型基于概率分布

答案：ABCD

8.以下哪些是特征选择的方法（）

A.过滤法B.包装法C.嵌入法D.主成分分析法

答案：ABC

9.支持向量机的核函数有（）

A.线性核B.多项式核C.高斯核D.拉普拉斯核

答案：ABC

10.以下属于深度学习模型的有（）

A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.随机森林

答案：ABC

判断题（每题2分，共10题）

1.监督学习需要有标记的数据进行训练。（）

答案：对

2.数据挖掘只能处理结构化数据。（）

答案：错

3.K-Means聚类算法一定能收敛到全局最优解。（）

答案：错

4.信息增益越大，说明该特征对分类的贡献越大。（）

答案：对

5.回归分析主要用于预测连续变量的值。（）

答案：对

6.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）

答案：错

7.关联规则的置信度越高，规则越有价值。（）

答案：错

8.主成分分析可以消除数据中的噪声。（）

答案：错

9.决策树剪枝可以防止过拟合。（）

答案：对

10.深度学习模型训练时，数据量越大越好。（）

答案：错

简答题（每题5分，共4题）

1.简述数据挖掘的基本流程。

答案：数据挖掘基本流程：数据收集，获取相关数据；数据预处理，清洗、集成等；模型选择与训练，选合适算法训练模型；模型评估，用指标评估性能；结果部署与应用，应用到实际场景。

2.解释分类算法和回归算法的区别。

答案：分类算法用于预测离散类别，如判断邮件是否为垃圾邮件。回归算法用于预测连续数值，如预测房价。分类输出是类别标签，回归输出是数值。

3.说明Apriori算法的核心思想。

答案：Apriori算法核心思想：通过逐层有哪些信誉好的足球投注网站的迭代方法，利用“频繁