2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库—— 数据挖掘在地球信息科学中的应用.docxVIP

2025年大学《地球信息科学与技术》专业题库——数据挖掘在地球信息科学中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

1.下列哪一项不属于数据挖掘的常见任务？

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.数据插补

2.在数据挖掘过程中，用于发现隐藏在大量数据中的有用信息的技术被称为？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

3.适用于分析具有层次结构数据的分类算法是？

A.K-近邻算法

B.决策树算法

C.支持向量机算法

D.聚类算法

4.下列哪种方法不属于数据预处理中的数据变换技术？

A.数据规范化

B.数据离散化

C.数据归一化

D.数据抽样

5.能够发现数据项之间隐藏的关联规则的算法是？

A.决策树算法

B.K-近邻算法

C.关联规则挖掘算法

D.聚类算法

6.下列哪种指标不属于用来评估分类模型性能的指标？

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关性系数

7.在遥感图像分类中，常用的监督学习方法包括？

A.聚类分析

B.决策树分类

C.关联规则挖掘

D.主成分分析

8.下列哪种数据挖掘技术适用于发现数据中的异常模式？

A.分类

B.聚类

C.关联规则挖掘

D.异常检测

9.地理信息系统（GIS）数据通常具有的特点不包括？

A.空间性

B.属性性

C.时间性

D.随机性

10.在地球物理勘探数据处理中，数据挖掘技术可以用于？

A.解释地质构造

B.预测油气资源分布

C.评估矿产资源潜力

D.以上都是

二、填空题

1.数据挖掘过程通常包括数据预处理、______、模型评估和结果解释等步骤。

2.在数据挖掘中，用于衡量分类模型预测结果与实际结果一致程度的指标是______。

3.聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是将数据集中的对象划分为不同的______。

4.关联规则挖掘中，衡量项集之间关联强度常用的指标是______。

5.遥感图像数据通常具有高维、大规模和______等特点。

6.地理信息系统（GIS）数据可以分为矢量数据、______和栅格数据三种类型。

7.数据挖掘技术在地球物理勘探中可以用于地震数据处理、______和资源评价等方面。

8.在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、______、数据变换和数据规约等步骤。

9.支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的数据点分离开。

10.数据挖掘技术在地球信息科学中的应用面临着数据隐私、______和算法偏见等伦理和社会问题。

三、简答题

1.简述数据挖掘的基本流程。

2.解释数据预处理在数据挖掘过程中的重要性，并列举常见的几种数据预处理方法。

3.比较决策树分类算法和K-近邻算法的优缺点。

4.简述数据挖掘在遥感图像分析中的应用，并举例说明。

5.简述数据挖掘在地理信息系统中的应用，并举例说明。

四、论述题

1.论述数据挖掘技术在地球物理勘探中的应用前景。

2.结合具体案例，论述如何将数据挖掘技术应用于地球信息科学数据分析和应用中。

五、案例分析题

假设你是一名地球信息科学专业的学生，现在需要利用某地区过去十年的遥感图像数据和气象数据，分析该地区的土地利用变化情况，并预测未来一年的土地利用变化趋势。请说明你会采用哪些数据挖掘技术，并简述分析步骤。

试卷答案

一、选择题

1.D

*解析：数据插补属于数据预处理中的数据清洗步骤，而数据挖掘是发现隐藏信息的技术。

2.D

*解析：数据挖掘的定义就是从大量数据中发现有用信息的技术。

3.B

*解析：决策树算法能够处理具有层次结构的数据，例如树状分类。

4.D

*解析：数据抽样属于数据预处理中的数据集成步骤，而数据变换包括数据规范化、数据离散化、数据归一化等。

5.C

*解析：关联规则挖掘算法专门用于发现数据项之间的关联规则。

6.D

*解析：相关性系数是衡量两个变量之间相关程度的指标，而准确率、精确率和召回率是评估分类模型性能的指标。

7.B