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2025年超星尔雅学习通《数据挖掘方法与应用》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.数据挖掘的目的是（）

A.找到数据中的所有模式

B.从大量数据中发现潜在的有用信息

C.增加数据库的容量

D.减少数据存储空间

答案：B

解析：数据挖掘的核心目的是从海量数据中提取有价值的信息和知识，这些信息是原本难以被发现或理解的。选项A不准确，因为数据挖掘关注的是有用的模式而非所有模式。选项C和D与数据挖掘的目的无关，数据挖掘并不以增加数据库容量或减少存储空间为主要目标。

2.以下哪种方法不属于分类算法？（）

A.决策树

B.K近邻

C.神经网络

D.聚类分析

答案：D

解析：分类算法的目标是将数据点分配到预定义的类别中。决策树、K近邻和神经网络都是常用的分类算法。聚类分析则是无监督学习方法，用于将数据点分组，其目标不是将数据点分配到预定义的类别中，而是根据数据的相似性进行分组。

3.在数据预处理中，处理缺失值的方法不包括？（）

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值或中位数填充

C.使用回归预测缺失值

D.将缺失值视为一个单独的类别

答案：C

解析：处理缺失值是数据预处理的重要步骤。删除含有缺失值的记录是一种简单的方法，但可能导致数据量显著减少。使用均值或中位数填充是一种常见的数值型数据缺失值处理方法。将缺失值视为一个单独的类别适用于分类数据。使用回归预测缺失值虽然是一种方法，但在数据挖掘中不常用，且可能引入误差，因此不属于常见的方法。

4.以下哪个不是关联规则挖掘中的基本概念？（）

A.支持度

B.置信度

C.提升度

D.聚类系数

答案：D

解析：关联规则挖掘中的基本概念包括支持度、置信度和提升度。支持度衡量项集在数据集中出现的频率。置信度衡量包含A的项集同时也包含B的概率。提升度衡量同时购买A和B相对于单独购买A和B的关联程度。聚类系数是聚类分析中的概念，与关联规则挖掘无关。

5.决策树算法中，用于选择分裂属性的方法是？（）

A.信息增益

B.信息增益率

C.基尼系数

D.以上都是

答案：D

解析：决策树算法中常用的分裂属性选择方法包括信息增益、信息增益率和基尼系数。信息增益衡量分裂前后信息熵的减少程度。信息增益率是对信息增益的改进，考虑了属性自身的不确定性。基尼系数则衡量数据纯度的指标。因此，以上都是决策树算法中用于选择分裂属性的方法。

6.以下哪种模型不属于监督学习模型？（）

A.线性回归

B.逻辑回归

C.决策树

D.聚类分析

答案：D

解析：监督学习模型是通过训练数据学习输入到输出的映射关系，用于预测或分类。线性回归和逻辑回归是常用的回归和分类模型，属于监督学习。决策树也可以用于分类和回归任务，属于监督学习。聚类分析是无监督学习方法，其目标是将数据点分组，不需要训练数据中的标签信息，因此不属于监督学习模型。

7.在数据挖掘过程中，数据预处理通常发生在？（）

A.数据收集之后

B.模型训练之后

C.模型评估之后

D.数据分析之后

答案：A

解析：数据挖掘流程通常包括数据收集、数据预处理、模型训练、模型评估和数据分析等步骤。数据预处理是确保数据质量的关键步骤，通常在数据收集之后进行，以处理缺失值、异常值、数据不一致等问题，为后续的模型训练做好准备。

8.以下哪个不是常用的数据挖掘评估指标？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关性系数

答案：D

解析：数据挖掘中常用的评估指标包括准确率、精确率和召回率等，主要用于评估分类模型的性能。准确率衡量模型预测正确的比例。精确率衡量预测为正类的样本中实际为正类的比例。召回率衡量实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例。相关性系数是衡量两个变量线性相关程度的统计指标，与数据挖掘模型的评估无关。

9.关联规则挖掘中的“频繁项集”是指？（）

A.支持度大于某个阈值的项集

B.置信度大于某个阈值的项集

C.提升度大于某个阈值的项集

D.项集的规模最大的项集

答案：A

解析：在关联规则挖掘中，频繁项集是指支持度大于某个用户定义的阈值的项集。支持度衡量项集在数据集中出现的频率。只有当项集的支持度足够高，即出现的频率超过用户定义的阈值时，才被认为是频繁项集，才有资格生成关联规则。置信度和提升度是用于评估生成的关联规则的强度和实用性，而不是用于定义频繁项集。

10.以下哪种数据挖掘任务不需要明确定义的目标变量？（）

A.分类

B.回归

C.关联规则挖掘

D.聚类分析

答案：D

解析：分类和回归都是监督学习任务，需要明确定义的目标变量。分类任务的目标是将数据点分配到预定义的类别中，回归任务的目标