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数据挖掘考试题目及答案

单项选择题（每题2分，共10题）

1.数据挖掘主要处理哪种类型的数据？

A.结构化数据

B.半结构化数据

C.非结构化数据

D.以上都是

2.以下哪种算法常用于分类？

A.K-Means

B.决策树

C.关联规则

D.聚类算法

3.数据挖掘的目标是？

A.数据存储

B.数据可视化

C.发现知识

D.数据清理

4.以下属于监督学习的是？

A.回归分析

B.主成分分析

C.因子分析

D.聚类分析

5.用于评估分类模型的指标是？

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.以上都是

6.以下哪种是数据预处理步骤？

A.特征选择

B.模型训练

C.结果评估

D.模型部署

7.关联规则挖掘中支持度的含义是？

A.规则出现的频率

B.满足前提和结论的记录数

C.规则的置信度

D.规则的重要性

8.数据挖掘中常用的距离度量是？

A.欧氏距离

B.曼哈顿距离

C.余弦距离

D.以上都是

9.以下哪种算法是无监督学习算法？

A.支持向量机

B.朴素贝叶斯

C.神经网络

D.层次聚类

10.数据挖掘的应用领域不包括？

A.金融

B.医学

C.艺术

D.教育

答案：1.D2.B3.C4.A5.D6.A7.B8.D9.D10.C

多项选择题（每题2分，共10题）

1.数据挖掘的主要任务包括？

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.回归分析

2.以下哪些是分类算法？

A.决策树

B.支持向量机

C.朴素贝叶斯

D.K-Means

3.数据挖掘流程包含？

A.数据理解

B.数据准备

C.模型建立

D.模型评估

4.用于数据可视化的工具有？

A.Tableau

B.Excel

C.Python的matplotlib

D.R的ggplot2

5.以下哪些属于数据预处理操作？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据转换

D.数据归约

6.关联规则挖掘的主要度量有？

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.方差

7.监督学习算法包括？

A.线性回归

B.逻辑回归

C.决策树

D.聚类算法

8.无监督学习算法有？

A.层次聚类

B.K-Means

C.主成分分析

D.因子分析

9.数据挖掘中常用的特征选择方法有？

A.过滤法

B.包装法

C.嵌入法

D.投影法

10.数据挖掘在哪些行业有广泛应用？

A.电商

B.电信

C.交通

D.娱乐

答案：1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABCD6.ABC7.ABC8.ABCD9.ABC10.ABCD

判断题（每题2分，共10题）

1.数据挖掘只能处理数值型数据。（）

2.监督学习需要有标注数据。（）

3.K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感。（）

4.关联规则挖掘中置信度越高越好。（）

5.数据预处理不重要，可以直接进行模型训练。（）

6.分类算法的目标是预测连续值。（）

7.无监督学习可以发现数据中的潜在模式。（）

8.支持向量机是一种线性分类器。（）

9.数据挖掘的结果一定是准确无误的。（）

10.回归分析用于预测数值型目标变量。（）

答案：1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.√8.×9.×10.√

简答题（总4题，每题5分）

1.简述数据挖掘的主要流程。

包括数据理解、数据准备、模型建立、模型评估和模型部署。

2.什么是分类算法？

根据已有数据构建模型，对新数据进行类别预测。

3.数据预处理包含哪些内容？

有数据清洗、集成、转换、归约等。

4.关联规则挖掘中支持度和置信度的区别是什么？

支持度是满足前提和结论的记录数，置信度是满足前提时满足结论的概率。

讨论题（总4题，每题5分）

1.如何选择合适的数据挖掘算法？

考虑数据特点、问题类型、性能要求等因素。

2.数据挖掘在医疗领域有哪些应用？

疾病预测、药物疗效分析等。

3.数据预处理对数据挖掘结果的影响？

可提高模型准确性和效率。

4.无监督学习在电商推荐系统中的作用？

发现用户潜在兴趣，实现精准推荐。