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2025年大学《数据科学-数据挖掘技术》考试参考题库及答案解析?

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一、选择题

1.在数据挖掘过程中，用于评估模型性能和选择最佳模型的步骤是（）

A.数据预处理

B.模型训练

C.模型评估

D.数据加载

答案：C

解析：模型评估是数据挖掘过程中的关键步骤，用于检验模型的准确性和泛化能力。通过评估，可以选择最适合数据的模型，并调整参数以提高性能。数据预处理、模型训练和数据加载都是数据挖掘过程中的重要环节，但模型评估是用于选择最佳模型的步骤。

2.以下哪种方法不属于监督学习算法？（）

A.决策树

B.聚类分析

C.线性回归

D.支持向量机

答案：B

解析：监督学习算法包括决策树、线性回归和支持向量机等，这些算法需要标记的训练数据来学习模型。聚类分析属于无监督学习算法，它不需要标记数据，主要用于发现数据中的隐藏模式或结构。

3.在数据挖掘中，用于描述数据集中某个属性的取值分布情况的统计量是（）

A.均值

B.方差

C.协方差

D.相关系数

答案：A

解析：均值是描述数据集中某个属性取值分布情况的统计量之一，它表示数据集中所有观测值的平均值。方差、协方差和相关系数也是常用的统计量，但它们分别描述数据的离散程度、两个属性之间的线性关系等。

4.以下哪种算法适用于处理大规模数据集？（）

A.K近邻算法

B.决策树算法

C.神经网络算法

D.聚类分析算法

答案：B

解析：决策树算法适用于处理大规模数据集，因为它具有较好的可扩展性和效率。K近邻算法、神经网络算法和聚类分析算法在大规模数据集上可能面临计算复杂度较高的问题。

5.在数据预处理中，用于处理缺失值的一种常见方法是（）

A.删除含有缺失值的记录

B.填充缺失值

C.数据规范化

D.数据编码

答案：B

解析：填充缺失值是处理缺失值的一种常见方法，可以通过均值、中位数、众数或其他统计量来填充缺失值。删除含有缺失值的记录可能会导致数据丢失，数据规范化和数据编码是其他数据预处理步骤。

6.在关联规则挖掘中，用于衡量项集支持度的指标是（）

A.置信度

B.提升度

C.支持度

D.频率

答案：C

解析：支持度是衡量项集在数据集中出现频率的指标，用于评估项集的普遍性。置信度和提升度是其他关联规则挖掘中的指标，分别用于衡量规则的可信度和规则的价值。

7.在分类算法中，用于衡量分类器预测准确性的指标是（）

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

答案：C

解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均值，用于综合考虑分类器的性能。精确率、召回率和AUC也是衡量分类器性能的指标，但F1分数在处理不平衡数据集时具有较好的鲁棒性。

8.在数据挖掘中，用于将高维数据投影到低维空间的方法是（）

A.主成分分析

B.因子分析

C.线性回归

D.决策树

答案：A

解析：主成分分析（PCA）是一种将高维数据投影到低维空间的方法，通过保留数据的主要变异来降低维度。因子分析、线性回归和决策树是其他数据挖掘技术，它们分别用于发现数据中的潜在结构、建立预测模型和进行分类。

9.在聚类分析中，用于衡量聚类质量的一种指标是（）

A.轮廓系数

B.熵

C.相关系数

D.均值

答案：A

解析：轮廓系数是衡量聚类质量的一种常用指标，它综合考虑了聚类内部凝聚度和聚类之间分离度。熵、相关系数和均值是其他统计量，它们分别用于描述数据的混乱程度、属性之间的线性关系等。

10.在关联规则挖掘中，用于衡量规则强度的指标是（）

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.频率

答案：C

解析：提升度是衡量关联规则强度的指标，它表示规则A-B的出现概率与A和B独立出现的概率之比。支持度、置信度和频率是其他关联规则挖掘中的指标，分别用于衡量项集的普遍性、规则的可信度和项集的出现频率。

11.在数据挖掘过程中，对数据进行清洗和转换，以消除噪声和不一致性，这一步骤通常称为（）

A.数据集成

B.数据选择

C.数据预处理

D.数据挖掘

答案：C

解析：数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子步骤。其中，数据清洗用于处理缺失值、噪声数据和异常值，数据集成将多个数据源合并成一个数据集，数据变换将数据转换成适合挖掘的形式，数据规约通过减少数据量来提高挖掘效率。对数据进行清洗和转换以消除噪声和不一致性的步骤属于数据预处理。

12.以下哪种算法属于无监督学习算法？（）

A.决策树

B.线性回归

C.聚类分析

D.支持向量机

答案：C

解析：无监督学习算法不需要标记的训练数据，主要用于发现数据中的隐藏模式或结构。