2025年超星尔雅学习通《数据挖掘模型与算法》章节测试题库及答案解析.docxVIP

2025年超星尔雅学习通《数据挖掘模型与算法》章节测试题库及答案解析

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

一、选择题

1.数据挖掘中的分类算法主要目的是（）

A.发现数据中的隐藏模式

B.对数据进行聚类

C.预测连续值

D.对数据进行分类

答案：D

解析：分类算法是数据挖掘中的一种重要方法，其主要目的是根据已知分类的样本数据，学习一个分类函数或分类模型，从而能够将新的、未知的样本数据准确地分类。其他选项描述的是其他数据挖掘任务，如聚类、回归等。

2.下列哪种算法不属于监督学习算法？（）

A.决策树

B.K近邻

C.神经网络

D.K均值聚类

答案：D

解析：监督学习算法包括决策树、K近邻、神经网络等，它们都需要带标签的训练数据来学习模型。而K均值聚类是一种无监督学习算法，它不需要标签数据，主要用于对数据进行聚类分析。

3.在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标不包括（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关性系数

答案：D

解析：准确率、精确率和召回率都是常用的分类模型性能评估指标，它们分别反映了模型分类的正确性、在所有正例中正确识别的比例以及在所有实际正例中正确识别的比例。相关性系数主要用于衡量两个变量之间的线性关系，不适用于评估分类模型的性能。

4.决策树算法中，选择分裂属性时常用的指标是（）

A.信息熵

B.熵增益

C.基尼系数

D.信息增益率

答案：B

解析：决策树算法在选择分裂属性时，常用的指标包括信息熵、熵增益、基尼系数和信息增益率。其中，熵增益（也称为信息增益）是常用的指标之一，它表示在选择了某个属性进行分裂后，数据集的熵相比原始数据集的减少程度。基尼系数和信息增益率也是常用的指标，它们分别从不同的角度衡量属性的分裂能力。

5.下列哪种方法不属于过拟合的解决方法？（）

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很差的现象。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。增加模型复杂度会使得模型更加容易过拟合，因此不属于解决过拟合的方法。

6.在K近邻算法中，选择合适的K值非常重要，以下关于K值选择的说法错误的是（）

A.K值过小容易导致过拟合

B.K值过大容易导致欠拟合

C.K值的选择需要根据具体问题而定

D.K值的选择与数据集大小无关

答案：D

解析：在K近邻算法中，K值的选择非常重要。K值过小容易导致过拟合，因为模型会过于关注训练数据中的噪声点；K值过大容易导致欠拟合，因为模型会忽略数据中的局部结构。K值的选择需要根据具体问题而定，并且与数据集大小有关。数据集越大，可能需要更大的K值来避免过拟合。

7.逻辑回归模型主要用于（）

A.回归分析

B.分类问题

C.聚类分析

D.关联规则挖掘

答案：B

解析：逻辑回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计模型，特别是在二元分类问题中。它通过使用逻辑函数来估计事件发生的概率，从而对数据进行分类。回归分析、聚类分析和关联规则挖掘是其他的数据挖掘任务，它们分别用于预测连续值、对数据进行聚类和发现数据项之间的关联关系。

8.在支持向量机中，核函数的作用是（）

A.将数据映射到高维空间

B.减少数据集大小

C.增加特征数量

D.提高模型复杂度

答案：A

解析：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，核函数在其中起着关键作用。核函数的主要作用是将数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据在这个高维空间中变得线性可分。通过这种方式，SVM可以找到一个最优的决策边界来分类数据。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。

9.在关联规则挖掘中，常用的评估指标是（）

A.准确率

B.精确率

C.支持度

D.相关系数

答案：C

解析：关联规则挖掘是一种发现数据项之间有趣关系的数据挖掘技术。在关联规则挖掘中，常用的评估指标包括支持度、置信度和提升度。支持度表示某个项集在数据集中出现的频率，置信度表示在包含某个项集的情况下，另一个项集也出现的概率。提升度表示包含某个项集的情况下，另一个项集出现的概率相对于其单独出现的概率的提升程度。准确率、精确率和相关系数是其他数据挖掘任务中常用的评估指标，不适用于关联规则挖掘。

10.在聚类分析中，K均值算法的缺点之一是（）

A.对初始聚类中心敏感

B.只能处理数值型数据

C.计算复杂度低

D.无法处理噪声数据

答案：A

解析：K均值算法是一种常用的聚类算法，但它存在一些缺点。其中之一是对初始聚类中心敏感，不同的初始聚类中心可能导致不同的聚类结果。