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2025年大学《数据科学-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.数据挖掘中，用于描述数据集中各个属性的类别的是（）

A.数据项

B.数据元

C.属性集

D.元组

答案：C

解析：属性集是描述数据集中各个属性的集合，它定义了数据集中每个元组的结构和特征。数据项是数据的基本单位，数据元是具有特定含义的数据单元，元组是数据集中的一条记录。因此，属性集是用于描述数据集中各个属性的类别。

2.下列哪种方法不属于分类算法？（）

A.决策树

B.朴素贝叶斯

C.K-近邻

D.K-均值

答案：D

解析：决策树、朴素贝叶斯和K-近邻都是常用的分类算法，而K-均值是一种聚类算法，用于将数据点划分为不同的簇。因此，K-均值不属于分类算法。

3.在数据挖掘中，用于评估模型泛化能力的技术是？（）

A.过拟合

B.模型选择

C.交叉验证

D.特征工程

答案：C

解析：交叉验证是一种用于评估模型泛化能力的技术，它通过将数据集分成多个子集，多次训练和验证模型，以减少评估结果的方差。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差。模型选择是指选择合适的模型进行数据挖掘任务。特征工程是指对数据进行预处理和转换，以提高模型的性能。

4.下列哪种算法不属于监督学习算法？（）

A.线性回归

B.支持向量机

C.主成分分析

D.逻辑回归

答案：C

解析：线性回归、支持向量机和逻辑回归都是监督学习算法，用于根据输入数据预测输出标签。主成分分析是一种降维技术，属于无监督学习算法，用于减少数据的维度，提取主要特征。因此，主成分分析不属于监督学习算法。

5.在数据挖掘中，用于发现数据集中隐藏模式的任务是？（）

A.关联规则挖掘

B.分类

C.聚类

D.回归

答案：A

解析：关联规则挖掘是用于发现数据集中隐藏模式的任务，它通过分析数据项之间的关联关系，发现数据项之间的有趣模式。分类是根据输入数据预测其类别标签的任务。聚类是将数据点划分为不同的簇的任务。回归是根据输入数据预测连续值的任务。因此，关联规则挖掘是用于发现数据集中隐藏模式的任务。

6.下列哪种方法不属于特征选择方法？（）

A.递归特征消除

B.Lasso回归

C.主成分分析

D.决策树

答案：D

解析：递归特征消除、Lasso回归和主成分分析都是特征选择方法，用于选择数据集中最重要的特征。决策树是一种分类算法，用于根据输入数据预测其类别标签。因此，决策树不属于特征选择方法。

7.在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标是？（）

A.决策树

B.精确率

C.特征工程

D.聚类系数

答案：B

解析：精确率是评估分类模型性能的指标之一，它表示预测为正类的样本中实际为正类的比例。决策树是一种分类算法。特征工程是指对数据进行预处理和转换，以提高模型的性能。聚类系数是评估聚类模型性能的指标。因此，精确率是评估分类模型性能的指标。

8.下列哪种方法不属于聚类算法？（）

A.K-均值

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.决策树

答案：D

解析：K-均值、层次聚类和DBSCAN都是聚类算法，用于将数据点划分为不同的簇。决策树是一种分类算法，用于根据输入数据预测其类别标签。因此，决策树不属于聚类算法。

9.在数据挖掘中，用于处理缺失值的方法是？（）

A.删除法

B.插值法

C.回归法

D.以上都是

答案：D

解析：删除法、插值法和回归法都是处理缺失值的方法。删除法是指删除含有缺失值的样本或属性。插值法是指使用插值方法填充缺失值。回归法是指使用回归模型预测缺失值。因此，以上都是处理缺失值的方法。

10.下列哪种方法不属于关联规则挖掘算法？（）

A.Apriori

B.FP-Growth

C.EM

D.FP-Tree

答案：C

解析：Apriori、FP-Growth和FP-Tree都是关联规则挖掘算法，用于发现数据项之间的关联关系。EM是一种概率模型拟合算法，用于在给定观测数据的情况下，估计一个多分量概率分布的参数。因此，EM不属于关联规则挖掘算法。

11.数据挖掘中，用于描述数据集中一个具体实例的是（）

A.数据项

B.数据元

C.属性集

D.元组

答案：D

解析：元组是数据集中的一条记录，代表了一个具体的数据实例。数据项是数据的基本单位，数据元是具有特定含义的数据单元，属性集是描述数据集中各个属性的集合。因此，元组用于描述数据集中一个具体实例。

12.下列哪种方法不属于集成学习方法？（）

A.随机森林

B.AdaBoost

C.决策树

D.融合学习

答案：C

解析：集成学习方法是通过组合多个学