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2025年大学《数据科学与大数据技术-数据挖掘技术》考试模拟试题及答案解析

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，用于评估数据质量和选择合适数据集的步骤是（）

A.数据预处理

B.模型训练

C.模型评估

D.数据可视化

答案：A

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，目的是提高数据质量，为后续的数据挖掘工作提供合适的数据集。模型训练和模型评估是在数据预处理之后进行的，而数据可视化主要用于展示数据和结果。

2.下列哪种算法通常用于分类任务（）

A.K-均值聚类算法

B.决策树算法

C.主成分分析算法

D.系统聚类算法

答案：B

解析：分类任务是将数据点分配到预定义的类别中，决策树算法是一种常用的分类算法，通过构建决策树模型对数据进行分类。K-均值聚类算法和系统聚类算法主要用于聚类任务，而主成分分析算法是一种降维算法。

3.在数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是（）

A.发现数据中的潜在模式

B.对数据进行分类

C.对数据进行回归分析

D.对数据进行聚类

答案：A

解析：关联规则挖掘的主要目的是发现数据中的潜在模式，通过分析数据项之间的关联关系，找出频繁项集和关联规则。对数据进行分类、回归分析和聚类是其他数据挖掘任务的目标。

4.下列哪种指标用于评估分类模型的准确性（）

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC值

答案：C

解析：F1分数是精确率和召回率的调和平均数，用于综合评估分类模型的准确性。精确率衡量模型预测为正例的样本中实际为正例的比例，召回率衡量实际为正例的样本中被模型正确预测为正例的比例。AUC值用于评估模型在不同阈值下的性能。

5.在数据挖掘中，交叉验证的主要目的是（）

A.提高模型的泛化能力

B.减少模型的训练时间

C.增加模型的复杂度

D.减少模型的过拟合

答案：A

解析：交叉验证的主要目的是提高模型的泛化能力，通过将数据集分成多个子集，进行多次训练和验证，评估模型的性能，从而减少模型对特定数据集的过拟合。

6.下列哪种方法用于处理缺失值（）

A.回归填充

B.插值法

C.删除法

D.以上都是

答案：D

解析：处理缺失值的方法有多种，包括回归填充、插值法和删除法等。回归填充是通过建立回归模型预测缺失值，插值法是通过已知数据点估计缺失值，删除法是直接删除含有缺失值的样本。

7.在数据挖掘中，特征选择的主要目的是（）

A.提高模型的训练速度

B.减少模型的复杂度

C.增加模型的解释性

D.以上都是

答案：D

解析：特征选择的主要目的是提高模型的性能和可解释性，通过选择最相关的特征，减少模型的复杂度，提高模型的训练速度和泛化能力。

8.下列哪种算法属于监督学习算法（）

A.K-均值聚类算法

B.支持向量机算法

C.主成分分析算法

D.系统聚类算法

答案：B

解析：监督学习算法是通过训练数据学习输入和输出之间的关系，用于预测和分类任务。支持向量机算法是一种常用的监督学习算法，通过构建最优分类超平面对数据进行分类。K-均值聚类算法和系统聚类算法属于无监督学习算法，主成分分析算法是一种降维算法。

9.在数据挖掘中，数据预处理的主要目的是（）

A.提高数据质量

B.减少数据量

C.增加数据维度

D.以上都是

答案：A

解析：数据预处理的主要目的是提高数据质量，通过数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等方法，处理数据中的噪声、缺失值和不一致性，为后续的数据挖掘工作提供高质量的数据集。

10.下列哪种方法用于评估模型的泛化能力（）

A.训练集误差

B.测试集误差

C.交叉验证

D.以上都是

答案：C

解析：评估模型的泛化能力通常使用交叉验证方法，通过将数据集分成多个子集，进行多次训练和验证，评估模型在不同数据集上的性能。训练集误差和测试集误差可以用于评估模型的拟合程度，但交叉验证更能反映模型的泛化能力。

11.在数据挖掘过程中，用于将数据集中的数值型特征缩放到特定范围（如0到1）的常见方法是（）

A.标准化

B.归一化

C.主成分分析

D.数据离散化

答案：B

解析：归一化是将数据集中的数值型特征缩放到特定范围（如0到1）的方法，常用的是最小-最大规范化。标准化是将数据集中的数值型特征缩放到均值为0，标准差为1的方法。主成分分析是一种降维方法，数据离散化是将连续数值型特征转换为离散型特征的方法。

12.下列哪种算法属于无监督学习算法（）

A.决策树分类算法

B.线性回归算法

C.K-均值聚类算法

D.逻辑回归算法

答案：C

解析：无监督学习算法是对未标记数据