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2025年DM阶段考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.在数据挖掘过程中，用于发现数据中潜在模式的技术是：

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

2.以下哪种方法不属于分类算法？

A.决策树

B.逻辑回归

C.K近邻

D.K均值聚类

答案：D

3.在关联规则挖掘中，支持度是指：

A.规则的置信度

B.项目集在数据集中出现的频率

C.规则的Lift值

D.项目集的多样性

答案：B

4.以下哪种指标用于评估分类模型的准确性？

A.召回率

B.精确率

C.F1分数

D.均方误差

答案：C

5.在聚类分析中，K均值算法的主要缺点是：

A.对初始聚类中心敏感

B.无法处理高维数据

C.计算复杂度高

D.只能处理球形簇

答案：A

6.在特征选择中，以下哪种方法属于过滤法？

A.递归特征消除

B.Lasso回归

C.逐步回归

D.逻辑回归

答案：B

7.在异常检测中，以下哪种算法属于基于统计的方法？

A.孤立森林

B.LOF

C.DBSCAN

D.人工神经网络

答案：B

8.在文本挖掘中，以下哪种技术用于提取文本中的关键词？

A.主成分分析

B.主题模型

C.词嵌入

D.决策树

答案：C

9.在关联规则挖掘中，Lift值用于衡量：

A.规则的置信度

B.规则的预测能力

C.规则的覆盖范围

D.规则的统计显著性

答案：B

10.在数据预处理中，以下哪种方法用于处理缺失值？

A.删除缺失值

B.插值法

C.标准化

D.归一化

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.数据挖掘的主要步骤包括：

A.数据预处理

B.数据集成

C.模型评估

D.模型部署

答案：A,B,C,D

2.常见的分类算法包括：

A.决策树

B.逻辑回归

C.线性回归

D.K近邻

答案：A,B,D

3.关联规则挖掘的常用指标包括：

A.支持度

B.置信度

C.Lift值

D.卡方检验

答案：A,B,C

4.聚类分析常用的算法包括：

A.K均值聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.谱聚类

答案：A,B,C,D

5.特征选择的方法包括：

A.过滤法

B.包装法

C.嵌入法

D.递归特征消除

答案：A,B,C,D

6.异常检测的常用算法包括：

A.孤立森林

B.LOF

C.DBSCAN

D.人工神经网络

答案：A,B,C

7.文本挖掘的常用技术包括：

A.词嵌入

B.主题模型

C.文本分类

D.情感分析

答案：A,B,C,D

8.关联规则挖掘的应用场景包括：

A.购物篮分析

B.推荐系统

C.欺诈检测

D.市场细分

答案：A,B,C

9.数据预处理的方法包括：

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据规范化

答案：A,B,C,D

10.模型评估的常用指标包括：

A.准确率

B.召回率

C.精确率

D.F1分数

答案：A,B,C,D

三、判断题（每题2分，共10题）

1.数据挖掘是一个迭代的过程，需要不断调整和优化模型。

答案：正确

2.决策树算法是一种非参数分类算法。

答案：正确

3.关联规则挖掘中的支持度和置信度是相互独立的。

答案：错误

4.K均值聚类算法对初始聚类中心的选择非常敏感。

答案：正确

5.特征选择的目标是减少特征数量，提高模型性能。

答案：正确

6.异常检测主要用于发现数据中的异常点。

答案：正确

7.文本挖掘中的词嵌入技术可以将文本转换为数值向量。

答案：正确

8.关联规则挖掘中的Lift值衡量了规则的预测能力。

答案：正确

9.数据预处理是数据挖掘过程中不可或缺的一步。

答案：正确

10.模型评估的目的是选择最优的模型。

答案：正确

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述数据挖掘的主要步骤及其作用。

答案：数据挖掘的主要步骤包括数据预处理、数据集成、数据变换、数据挖掘、模型评估和模型部署。数据预处理用于清理和准备数据，数据集成将多个数据源合并，数据变换将数据转换为适合挖掘的格式，数据挖掘发现数据中的潜在模式，模型评估评估模型的性能，模型部署将模型应用于实际场景。

2.解释关联规则挖掘中的支持度、置信度和Lift值的概念。

答案：支持度是指项目集在数据集中出现的频率，置信度是指规则的前件出现时，后件也出现的概率，Lift值衡量了规则的预测能力，即规则的前件和后件同时出现的概率与它们各自出现的概率的比值。

3.描述K均值聚类算法的基本原理及其优缺点。

答案：K均值聚类算法的基本原理是将数据点划分为K个簇，使得簇内