数据挖掘试题及答案

数据挖掘试题及答案

一、单项选择题（共30题，每题1分）（说明下列各题均有四个选项，只有一个符合题意，请将正确答案的序号填在括号内）数据挖掘的主要目标是（）A.收集数据B.整理数据C.从数据中提取有价值的信息和知识D.存储数据下列不属于数据挖掘主要任务的是（）A.分类B.聚类C.数据清洗D.预测在数据挖掘流程中，下列哪一步是将原始数据转换为适合建模的格式（）A.数据收集B.数据预处理C.模型构建D.模型评估“数据中存在缺失值”属于数据质量问题中的（）A.数据不一致B.数据不完整C.数据重复D.数据噪声第1页共13页下列算法中属于分类算法的是（）A.K-MeansB.决策树C.AprioriD.PCA决策树中，用于选择分裂特征的指标是（）A.信息熵B.均方误差C.余弦相似度D.皮尔逊相关系数下列哪项是数据预处理中常用的特征选择方法（）A.均值填充B.主成分分析C.异常值检测D.数据标准化“用户年龄分为青年、中年、老年”属于数据类型中的（）A.数值型B.分类型C.有序型D.时间序列型下列聚类算法中，对初始值敏感且可能收敛到局部最优的是（）A.K-MeansB.层次聚类C.DBSCAND.高斯混合模型第2页共13页关联规则“支持度”的定义是（）A.规则出现的频率B.包含规则中所有项的事务占总事务的比例C.规则中后件出现的频率D.包含规则前件的事务中包含后件的比例下列不属于数据挖掘应用场景的是（）A.客户流失预测B.股票价格预测C.数据备份D.垃圾邮件过滤在模型评估中，对于不平衡数据集，下列哪个指标更合适（）A.准确率B.精确率C.F1分数D.均方误差“使用不同传感器采集同一环境参数，结果存在差异”属于数据质量问题中的（）A.数据不一致B.数据不完整C.数据重复D.数据噪声下列算法中属于无监督学习的是（）A.线性回归B.逻辑回归C.KNN第3页共13页D.聚类数据标准化的目的是（）A.消除量纲影响，使不同特征具有可比性B.处理缺失值C.识别异常值D.减少特征维度下列哪项是时间序列数据的典型特征（）A.离散性B.周期性C.非平稳性D.非线性“根据用户历史购买记录预测下一次购买商品”属于数据挖掘的（）任务A.分类B.聚类C.预测D.关联规则挖掘下列不属于数据预处理步骤的是（）A.数据清洗B.特征工程C.模型训练D.数据集成支持向量机（SVM）的核心思想是（）A.寻找最优分类超平面B.最小化均方误差第4页共13页C.最大化信息熵D.聚类相似样本“数据集中某个样本的属性值与大多数样本差异较大”通常被称为（）A.噪声B.缺失值C.异常值D.重复数据下列算法中，适合处理高维数据的是（）A.决策树B.支持向量机C.主成分分析（PCA）D.朴素贝叶斯“数据挖掘过程中，将数据分为训练集和测试集的目的是（）A.提高数据质量B.评估模型泛化能力C.减少计算量D.简化数据结构下列哪项是数据挖掘与传统数据分析的主要区别（）A.数据挖掘更注重数据的存储B.数据挖掘强调从大量数据中自动发现知识C.传统数据分析不需要数据预处理D.数据挖掘仅用于结构化数据“将客户分为不同价值等级”属于数据挖掘的（）任务A.分类第5页共13页B.聚类C.关联规则挖掘D.异常检测下列聚类算法中，不需要预先指定聚类数量的是（）A.K-MeansB.层次聚类C.DBSCAND.基于密度的聚类“根据学生成绩预测是否能通过考试”属于（）类型的分类问题A.二分类B.多分类C.回归D.聚类下列数据中，适合用关联规则挖掘的是（）A.学生成绩表B.超市购物篮数据C.图像像素数据D.文本情感数据“使用决策树模型时，树的深度过大会导致（）A.模型复杂度降低B.过拟合C.欠拟合D.计算效率提高下列哪项是评估分类模型性能的核心指标（）A.准确率第6页共13页B.均方根误差C.余弦相似度D.信息熵数据挖掘的流程通常不包括以下哪个阶段（）A.数据理解B.模型部署C.数据可视化D.数据清洗

二、多项选择题（共20题，每题2分）（说明下列各题均有多个选项，至少有两个符合题意，请将正确答案的序号填在括号内，多选、少选、错选均不得分）数据挖掘的核心技术包括（）A.机器学习B.统计学C.数据库技术D.数据可视化数据预处理的主要内容包括（）A.数据清洗B.特征选择C.数据集成D.数据变换常见的数据质量问题有（）A.数据缺失B.数据噪声C.数据重复第7页共13页D.数据不一致下列属于无监督学习算法的有（）A.K-MeansB.关联规则挖掘C.主成分分析（PCA）D.决策树分类算法的评估指标包括（）A.准确率B.精确率C.F1分数D.均方误差数据挖掘的应用领域包括（）A.金融风控B.医疗诊断C.推荐系统D.市场营销特征工程的主要步骤包括（）A.特征选择B.特征提取C.特征转换D.特征标准化下列属于聚类算法的有（）A.K-MeansB.层次聚类C.DBSCAN第8页共13页D.支持向量机数据挖掘的挑战包括（）A.数据量大B.数据质量参差不齐C.高维数据问题D.模型可解释性差时间序列数据的典型分析方法有（）A.ARIMA模型B.LSTM神经网络C.主成分分析D.指数平滑下列属于关联规则挖掘经典算法的有（）A.AprioriB.FP-GrowthC.EclatD.K-Means数据可视化的主要作用包括（）A.发现数据规律B.辅助决策C.展示挖掘结果D.处理缺失值处理缺失值的常用方法有（）A.均值/中位数填充B.常数填充C.基于模型预测填充第9页共13页D.删除包含缺失值的样本下列属于分类算法的有（）A.逻辑回归B.决策树C.朴素贝叶斯D.线性回归数据挖掘模型的优化方法包括（）A.特征优化B.超参数调优C.集成学习D.模型正则化高维数据的处理方法有（）A.特征选择B.主成分分析（PCA）C.流形学习D.决策树下列属于异常检测算法的有（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于聚类的方法数据挖掘的伦理问题包括（）A.数据隐私保护B.算法偏见C.数据质量问题第10页共13页D.模型可解释性下列属于数据挖掘流程的阶段有（）A.业务理解B.数据理解C.数据准备D.模型评估决策树的构建过程中常用的分裂准则有（）A.信息熵B.基尼系数C.均方误差D.卡方统计量

三、判断题（共20题，每题1分）（说明对的在括号内打“√”，错的打“×”）数据挖掘的目标是从大量数据中发现有价值的信息和知识（）数据清洗的主要目的是删除所有重复数据（）K-Means聚类算法需要预先指定聚类数量（）关联规则“支持度”是指规则中前件和后件出现的频率（）决策树是一种无监督学习算法？（）数据标准化和归一化的目的都是消除量纲影响（）时间序列数据一定具有周期性（）支持向量机（SVM）适合处理高维特征空间（√）模型的准确率越高，说明模型的泛化能力越好（）异常值一定是错误数据（）数据挖掘与数据分析是完全相同的概念（）主成分分析用于减少数据的特征维度（）第11页共13页逻辑回归属于分类算法（）数据挖掘只能处理结构化数据（）聚类算法是一种有监督学习方法（）均方误差（MSE）是回归模型常用的评估指标（）“使用不同语言记录的同一客户信息”属于数据不一致问题（）Apriori算法的核心思想是通过连接和剪枝生成频繁项集（）数据挖掘过程中，模型评估比模型构建更重要（）特征选择的目的是保留重要特征，减少冗余特征（）

四、简答题（共2题，每题5分）简述数据挖掘的基本流程答数据挖掘基本流程包括

①业务理解（明确目标和需求）；

②数据理解（探索数据特征和质量问题）；

③数据准备（数据清洗、集成、选择和转换）；

④模型构建（选择算法并训练模型）；

⑤模型评估（验证模型性能是否满足要求）；

⑥模型部署（将模型应用于实际业务）简述K-Means聚类算法的基本步骤答K-Means步骤

①选择K个初始聚类中心；

②将每个样本分配到距离最近的聚类中心，形成K个簇；

③重新计算每个簇的均值作为新的聚类中心；

④重复步骤

②和

③，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数参考答案###

一、单项选择题

1.C

2.C

3.B

4.B

5.B

6.A

7.B

8.C

9.A

10.B

11.C

12.C

13.A

14.D

15.A

16.B

17.C

18.C

19.A

20.C

21.C第12页共13页

22.B

23.B

24.A

25.C

26.A

27.B

28.B

29.A

30.B###

二、多项选择题

1.ABCD

2.ABCD

3.ABCD

4.ABC

5.ABC

6.ABCD

7.ABCD

8.ABC

9.ABCD

10.ABD

11.ABC

12.ABC

13.ABCD

14.ABC

15.ABCD

16.ABC

17.ABCD

18.ABD

19.ABCD

20.ABC###

三、判断题

1.√

2.×

3.√

4.√

5.×

6.√

7.×

8.√

9.×

10.×

11.×

12.√

13.√

14.×

15.×

16.√

17.√

18.√

19.√

20.√###

四、简答题数据挖掘基本流程包括业务理解→数据理解→数据准备→模型构建→模型评估→模型部署K-Means步骤选择K个初始中心→分配样本到最近中心→更新中心→重复至收敛第13页共13页。