2025年数据挖掘期末试题及答案

2025年数据挖掘期末试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）1.在数据预处理中，以下哪一项不属于数据清洗的范畴？A.缺失值处理B.噪声数据过滤C.数据规范化D.数据集成答案：C2.决策树算法中，用于选择最佳分裂属性的标准是？A.信息增益B.方差分析C.相关性系数D.逻辑回归答案：A3.在聚类分析中，K-means算法的主要缺点是？A.对初始聚类中心敏感B.只能处理数值型数据C.计算复杂度高D.无法处理大规模数据集答案：A4.以下哪种算法属于监督学习算法？A.K-means聚类B.主成分分析C.支持向量机D.因子分析答案：C5.在关联规则挖掘中，常用的评估指标是？A.精确率B.召回率C.支持度D.F1分数答案：C6.在特征选择中，以下哪种方法属于过滤法？A.递归特征消除B.Lasso回归C.互信息D.逐步回归答案：C7.在神经网络中，用于处理非线性关系的层是？A.输入层B.隐藏层C.输出层D.归一化层答案：B8.在集成学习中，随机森林算法的主要优势是？A.对噪声数据鲁棒B.计算效率高C.易于并行处理D.以上都是答案：D9.在自然语言处理中，用于分词的算法是？A.决策树B.朴素贝叶斯C.Jieba分词D.支持向量机答案：C10.在异常检测中，以下哪种方法属于基于密度的方法？A.孤立森林B.LOFC.逻辑回归D.K-means答案：B二、多项选择题（每题2分，共10题）1.数据预处理的主要步骤包括？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据规约答案：A,B,C,D2.决策树算法的优点包括？A.易于理解和解释B.对噪声数据鲁棒C.计算效率高D.无法处理类别型数据答案：A,B3.聚类分析中常用的算法包括？A.K-meansB.层次聚类C.DBSCAND.决策树答案：A,B,C4.监督学习算法包括？A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机D.聚类算法答案：A,B,C5.关联规则挖掘中常用的评估指标包括？A.支持度B.置信度C.提升度D.精确率答案：A,B,C6.特征选择的方法包括？A.过滤法B.包裹法C.嵌入法D.递归特征消除答案：A,B,C,D7.神经网络的结构包括？A.输入层B.隐藏层C.输出层D.归一化层答案：A,B,C8.集成学习的常用方法包括？A.随机森林B.AdaBoostC.预测平均误差D.融合学习答案：A,B9.自然语言处理中的任务包括？A.分词B.命名实体识别C.机器翻译D.情感分析答案：A,B,C,D10.异常检测的常用方法包括？A.孤立森林B.LOFC.逻辑回归D.基于密度的方法答案：A,B,D三、判断题（每题2分，共10题）1.数据清洗是数据挖掘中唯一重要的步骤。答案：错误2.决策树算法在处理类别型数据时表现不佳。答案：错误3.K-means聚类算法对初始聚类中心的选择非常敏感。答案：正确4.支持向量机是一种无监督学习算法。答案：错误5.关联规则挖掘中的支持度和置信度是相互独立的。答案：错误6.特征选择的目标是减少特征维度，提高模型性能。答案：正确7.神经网络的隐藏层数越多，模型性能越好。答案：错误8.随机森林算法是一种集成学习方法，具有计算效率高的特点。答案：正确9.自然语言处理中的分词任务主要是将句子分割成词语。答案：正确10.异常检测中的LOF算法是一种基于密度的方法。答案：正确四、简答题（每题5分，共4题）1.简述数据清洗的主要步骤及其目的。答案：数据清洗的主要步骤包括缺失值处理、噪声数据过滤、数据规范化和数据集成。缺失值处理的目的是确保数据的完整性；噪声数据过滤的目的是提高数据质量；数据规范化的目的是使数据具有统一的尺度；数据集成的目的是将多个数据源的数据合并，以便进行综合分析。2.解释决策树算法的基本原理及其优缺点。答案：决策树算法的基本原理是通过递归地选择最佳分裂属性，将数据集划分成越来越小的子集，直到满足停止条件。决策树算法的优点是易于理解和解释，对噪声数据鲁棒；缺点是容易过拟合，对初始聚类中心敏感。3.描述K-means聚类算法的基本步骤及其适用场景。答案：K-means聚类算法的基本步骤包括随机选择K个初始聚类中心，将每个数据点分配到最近的聚类中心，然后重新计算聚类中心，重复上述步骤直到聚类中心不再变化。K-means聚类算法适用于数值型数据，对初始聚类中心敏感，计算效率高。4.解释关联规则挖掘中的支持度和置信度的含义及其作用。答案：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。支持度和置信度的作用是评估关联规则的强度和可靠性，支持度高的规则更可能具有实际意义，置信度高的规则更可能具有预测能力。五、讨论题（每题5分，共4题）1.讨论数据预处理在数据挖掘中的重要性及其对模型性能的影响。答案：数据预处理在数据挖掘中的重要性体现在提高数据质量、减少噪声、处理缺失值等方面。数据预处理对模型性能的影响显著，高质量的数据可以提高模型的准确性和鲁棒性，减少噪声可以避免模型过拟合，处理缺失值可以确保数据的完整性。因此，数据预处理是数据挖掘中不可或缺的步骤。2.讨论决策树算法的优缺点及其在实际应用中的局限性。答案：决策树算法的优点是易于理解和解释，对噪声数据鲁棒；缺点是容易过拟合，对初始聚类中心敏感。在实际应用中，决策树算法的局限性主要体现在对类别型数据的处理能力有限，对于高维数据集，决策树算法的计算效率可能较低，且容易受到噪声数据的影响。3.讨论K-means聚类算法的优缺点及其在实际应用中的适用场景。答案：K-means聚类算法的优点是计算效率高，对大规模数据集适用；缺点是对初始聚类中心敏感，容易陷入局部最优解。在实际应用中，K-means聚类算法适用于数值型数据，对初始聚类中心敏感，计算效率高，适用于发现数据中的自然聚类结构。4.讨论关联规则挖掘在实际应用中的价值及其面临的挑战。答案：关