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2025年超星尔雅学习通《智能算法与数据挖掘》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.智能算法的核心目标是（）

A.提高计算速度

B.优化决策过程

C.增强硬件性能

D.降低开发成本

答案：B

解析：智能算法的主要目的是通过数据分析和模型构建，实现更科学、高效的决策，优化解决问题的过程。计算速度、硬件性能和开发成本虽然重要，但并非智能算法的核心目标。

2.数据挖掘的首要步骤是（）

A.数据可视化

B.数据预处理

C.模型构建

D.结果评估

答案：B

解析：数据挖掘流程通常包括数据收集、数据预处理、数据分析和模型构建等步骤。数据预处理是确保数据质量、去除噪声和异常值的关键步骤，为后续分析奠定基础。

3.以下哪种方法不属于监督学习（）

A.决策树

B.支持向量机

C.聚类分析

D.神经网络

答案：C

解析：监督学习包括分类和回归两种主要任务，常见算法有决策树、支持向量机和神经网络等。聚类分析属于无监督学习方法，其主要目的是将数据点分组，发现数据中的潜在结构。

4.在特征选择中，信息增益通常用于（）

A.评估特征重要性

B.减少数据维度

C.提高模型精度

D.优化算法性能

答案：A

解析：信息增益是特征选择中常用的评价指标，用于衡量某个特征对目标变量的区分能力。通过比较不同特征的信息增益，可以选择出对目标变量影响最大的特征。

5.以下哪种算法适用于小样本数据集（）

A.神经网络

B.决策树

C.支持向量机

D.K近邻

答案：C

解析：支持向量机在小样本数据集上表现优异，因为它通过寻找最优分类超平面来最大化样本间隔，对噪声和异常值不敏感。神经网络、决策树和K近邻在小样本数据集上可能面临过拟合问题。

6.在关联规则挖掘中，常用的评价指标是（）

A.准确率

B.提升度

C.召回率

D.F1分数

答案：B

解析：关联规则挖掘的主要目的是发现数据项之间的有趣关系，常用评价指标包括支持度、置信度和提升度。提升度用于衡量某个规则的实际效用，是关联规则挖掘中的重要指标。

7.以下哪种方法不属于集成学习（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.融合学习

D.朴素贝叶斯

答案：D

解析：集成学习通过组合多个学习器来提高整体性能，常见方法包括随机森林、AdaBoost和梯度提升树等。朴素贝叶斯属于单一学习器，不属于集成学习方法。

8.在时间序列分析中，常用的模型是（）

A.ARIMA

B.K-Means

C.PCA

D.LDA

答案：A

解析：时间序列分析主要研究数据随时间变化的规律，ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是常用的时间序列预测模型。K-Means、PCA和LDA分别属于聚类分析、降维和分类方法。

9.以下哪种数据结构适用于图数据库（）

A.数组

B.链表

C.树

D.图

答案：D

解析：图数据库专门用于存储和查询图结构数据，其主要数据结构是图。数组、链表和树虽然可以表示部分图结构，但不是图数据库的核心数据结构。

10.修改在自然语言处理中，词嵌入技术主要用于（）

A.文本分类

B.实体识别

C.语义表示

D.情感分析

答案：C

解析：词嵌入技术通过将词语映射到高维向量空间，捕捉词语之间的语义关系，主要用于语义表示。虽然词嵌入可以应用于文本分类、实体识别和情感分析等任务，但其核心功能是语义表示。

11.决策树算法中，用于选择分裂属性的常见指标是（）

A.均方误差

B.信息熵

C.相关系数

D.方差分析

答案：B

解析：决策树算法通过选择能够最好地划分数据的属性来进行节点分裂。信息熵是信息论中衡量不确定性的指标，决策树常用信息增益或信息增益率作为分裂属性的选择标准，这些指标基于信息熵计算。均方误差主要用于回归问题，相关系数衡量变量间线性关系强度，方差分析用于比较多组数据的均值差异，它们不是决策树分裂属性选择的常用指标。

12.在聚类分析中，K-Means算法的复杂度主要取决于（）

A.数据维度

B.聚类数量

C.数据点数量

D.算法迭代次数

答案：C

解析：K-Means算法的核心是迭代更新聚类中心，每次迭代需要计算所有数据点到各聚类中心的距离，并重新分配数据点所属的聚类。因此，算法的时间复杂度与数据点的数量n、聚类数量k以及迭代次数（通常与n和k相关）成正比。在n和k固定的情况下，复杂度主要随数据点数量n的增长而增长。

13.以下哪种模型属于生成式模型（）

A.支持向量机

B.朴素贝叶斯

C.K近邻

D.决策树

答案：B

解析：生成式模型通过学习数据的联合概率分布P(x,y)，能够生成新的数据样本。朴素贝叶斯