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2025年大学《数据科学与大数据技术-数据挖掘技术》考试备考试题及答案解析

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

一、选择题

1.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

解析：数据挖掘是数据挖掘过程中的核心步骤，其主要目的是从大量数据中发现隐藏的、有价值的模式和关联。数据清洗、数据集成和数据变换都是数据预处理阶段的技术，目的是提高数据质量，为后续的数据挖掘做准备。

2.在数据挖掘中，关联规则挖掘的常用算法有（）

A.K-means

B.Apriori

C.SVM

D.决策树

答案：B

解析：Apriori算法是用于关联规则挖掘的经典算法，它通过频繁项集挖掘来发现数据项之间的关联关系。K-means是聚类算法，SVM是分类算法，决策树是分类和回归算法，这些算法不适用于关联规则挖掘。

3.下列哪种方法不属于过拟合现象的解决方法（）

A.增加训练数据

B.减少特征数量

C.使用正则化技术

D.增加模型的复杂度

答案：D

解析：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的现象。解决过拟合的方法包括增加训练数据、减少特征数量、使用正则化技术等。增加模型的复杂度会加剧过拟合现象，因此不是解决过拟合的方法。

4.在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标有（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.以上都是

答案：D

解析：准确率、召回率和F1分数都是评估分类模型性能的常用指标。准确率表示模型预测正确的样本比例，召回率表示模型正确识别正例样本的比例，F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了这两个指标。

5.下列哪种算法适用于无监督学习（）

A.决策树

B.神经网络

C.K-means

D.支持向量机

答案：C

解析：K-means算法是一种无监督学习算法，用于聚类分析。决策树、神经网络和支持向量机都是监督学习算法，需要训练数据和标签。

6.在数据挖掘中，用于处理缺失数据的常用方法有（）

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值、中位数或众数填充

C.使用模型预测缺失值

D.以上都是

答案：D

解析：处理缺失数据的常用方法包括删除含有缺失值的记录、使用均值、中位数或众数填充、使用模型预测缺失值等。这些方法可以根据具体情况选择使用。

7.在数据挖掘中，用于评估聚类模型性能的指标有（）

A.轮廓系数

B.DB指数

C.误差平方和

D.以上都是

答案：D

解析：轮廓系数、DB指数和误差平方和都是评估聚类模型性能的常用指标。轮廓系数用于衡量样本与其自身簇的相似度以及与其他簇的不相似度，DB指数用于衡量簇的紧密度和分离度，误差平方和用于衡量聚类结果与真实值的差异。

8.在数据挖掘中，用于特征选择的常用方法有（）

A.互信息

B.卡方检验

C.相关系数

D.以上都是

答案：D

解析：特征选择是数据预处理的重要步骤，常用方法包括互信息、卡方检验和相关性分析等。互信息用于衡量特征与目标变量之间的依赖关系，卡方检验用于衡量特征与目标变量之间的独立性，相关性分析用于衡量特征之间的线性关系。

9.在数据挖掘中，用于处理不平衡数据的常用方法有（）

A.重采样

B.使用不同的评估指标

C.使用集成学习方法

D.以上都是

答案：D

解析：处理不平衡数据的常用方法包括重采样、使用不同的评估指标、使用集成学习方法等。重采样可以通过过采样或欠采样来平衡数据，使用不同的评估指标可以更全面地评估模型性能，集成学习方法可以通过组合多个模型来提高模型的泛化能力。

10.在数据挖掘中，用于评估模型泛化能力的指标有（）

A.正则化参数

B.验证集误差

C.交叉验证

D.以上都是

答案：B

解析：评估模型泛化能力的常用指标包括验证集误差和交叉验证等。正则化参数是用于控制模型复杂度的参数，不是评估泛化能力的指标。验证集误差通过在未见数据上评估模型性能来衡量模型的泛化能力，交叉验证通过多次分割数据来更全面地评估模型的泛化能力。

11.关联规则挖掘中，支持度与置信度分别衡量了（）

A.规则的流行度和规则的可靠性

B.规则的可靠性和规则的流行度

C.规则的重要性与规则的频率

D.规则的频率与规则的相关性

答案：A

解析：在关联规则挖掘中，支持度衡量的是一个项集在所有事务中出现的频率，即规则的流行度；置信度衡量的是一个规则前件出现时，后件也出现的概率，即规则的可靠性。因此，选项A正确。

12.决策树算法中，用于选择分裂属性的常用准则有（）

A.信息增益

B.信息增益率

C.基尼不纯度

D.以上都是

答案：D

解析：决策