2025年数据挖掘填空题库及答案

2025年数据挖掘填空题库及答案一、数据预处理相关填空1.数据清洗中，处理缺失值的常见方法有删除法、______和______。答案：插补法；不处理（将缺失值视为一种特殊状态）解析：删除法是直接去除包含缺失值的记录或属性；插补法是用某种值来填充缺失值，例如均值、中位数、众数插补等；而将缺失值视为一种特殊状态在某些情况下也是可行的，如在分类问题中可以将缺失值作为一个单独的类别处理。2.数据集成时，可能会出现______冲突、______冲突和数据值冲突。答案：命名；结构解析：命名冲突指不同数据源中相同含义的数据使用了不同的名称；结构冲突是指不同数据源的数据结构不一致，例如数据的组织方式、数据类型等不同；数据值冲突则是指相同实体在不同数据源中的数据值不一致。3.数据变换中，常用的数值变换方法有______、______和对数变换等。答案：标准化；归一化解析：标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，常见的有Z-score标准化；归一化是把数据映射到[0,1]区间，如最小-最大归一化；对数变换可以将数据进行压缩，使数据分布更接近正态分布。4.数据离散化的方法主要有______离散化和______离散化。答案：等宽；等频解析：等宽离散化是将数据的值域划分为具有相同宽度的区间；等频离散化是将数据的值域划分为每个区间包含相同数量数据点的区间。二、关联规则挖掘填空1.关联规则挖掘中，支持度的计算公式为______，置信度的计算公式为______。答案：支持度=包含X和Y的事务数/总事务数；置信度=包含X和Y的事务数/包含X的事务数解析：支持度反映了规则在数据集中出现的频繁程度；置信度表示在包含X的事务中同时包含Y的概率，它衡量了规则的可靠性。2.Apriori算法的核心思想是______，其提供频繁项集的过程是通过逐层搜索的______方法。答案：先验原理（即如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也一定是频繁的）；迭代解析：先验原理可以减少不必要的项集提供和支持度计算，提高算法效率。迭代过程是从单个项集开始，不断提供更大的项集，直到无法提供新的频繁项集为止。3.FP-growth算法通过构建______来压缩事务数据库，避免了Apriori算法的______过程。答案：FP-树；多次扫描数据库解析：FP-树是一种紧凑的数据结构，它存储了事务数据库的频繁模式信息。Apriori算法需要多次扫描数据库来计算项集的支持度，而FP-growth算法通过一次扫描数据库构建FP-树，然后从FP-树中挖掘频繁项集，避免了多次扫描数据库的开销。4.关联规则的提升度计算公式为______，当提升度______时，表示X和Y之间存在正相关关系。答案：提升度=置信度(X→Y)/支持度(Y)；大于1解析：提升度衡量了X的出现对Y出现的影响程度。当提升度大于1时，说明X的出现增加了Y出现的概率，即X和Y之间存在正相关关系。三、分类与预测填空1.决策树分类算法中，常用的划分属性选择准则有______、______和信息增益率等。答案：信息增益；基尼指数解析：信息增益是通过计算划分前后信息熵的变化来选择最优划分属性，信息增益越大，说明该属性划分数据的能力越强；基尼指数衡量了数据的不纯度，基尼指数越小，数据的纯度越高，在决策树中选择基尼指数最小的属性作为划分属性。2.朴素贝叶斯分类器基于______定理，其假设条件是______。答案：贝叶斯；属性之间相互独立解析：贝叶斯定理是朴素贝叶斯分类器的理论基础，它通过计算后验概率来进行分类。属性之间相互独立的假设简化了概率的计算，使得朴素贝叶斯分类器在处理大规模数据时具有较高的效率。3.K-近邻（KNN）分类算法中，K的取值对分类结果有重要影响，K值过小容易导致______，K值过大容易导致______。答案：过拟合；欠拟合解析：当K值过小时，模型对训练数据的拟合程度过高，容易受到噪声数据的影响，导致过拟合；当K值过大时，模型过于平滑，忽略了数据的局部特征，导致欠拟合。4.逻辑回归是一种______模型，它通过______函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间。答案：分类；Sigmoid解析：逻辑回归主要用于分类问题，它通过Sigmoid函数将线性回归的输出转换为概率值，从而实现对样本的分类。四、聚类分析填空1.聚类分析的目标是将数据对象划分为不同的组，使得同一组内的对象______，不同组的对象______。答案：相似度高；相似度低解析：聚类的目的是将相似的数据对象聚集在一起，形成不同的簇，同一簇内的数据对象具有较高的相似度，不同簇之间的数据对象相似度较低。2.K-means聚类算法的基本步骤包括______、______和更新聚类中心。答案：初始化聚类中心；分配数据点到最近的聚类中心解析：首先随机初始化K个聚类中心，然后将每个数据点分配到距离它最近的聚类中心所在的簇中，最后根据新的簇成员更新聚类中心的位置，重复这个过程直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。3.DBSCAN聚类算法是一种基于______的聚类算法，它通过定义______和最小点数来发现任意形状的簇。答案：密度；邻域半径解析：DBSCAN算法将具有足够密度的区域划分为簇，它通过邻域半径和最小点数来判断一个点是否为核心点、边界点或噪声点，从而发现任意形状的簇。4.层次聚类算法分为______层次聚类和______层次聚类两种类型。答案：凝聚式；分裂式解析：凝聚式层次聚类是从每个数据点作为一个单独的簇开始，逐步合并相似的簇，直到所有数据点都在一个簇中；分裂式层次聚类则是从所有数据点在一个簇开始，逐步分裂成更小的簇。五、数据挖掘的应用与评估填空1.数据挖掘在金融领域的应用包括______、______和信贷风险评估等。答案：客户细分；欺诈检测解析：客户细分可以帮助金融机构了解不同客户的需求和行为特点，从而提供个性化的金融服务；欺诈检测可以通过分析交易数据发现异常行为，防范金融欺诈。2.数据挖掘模型的评估指标中，准确率的计算公式为______，召回率的计算公式为______。答案：准确率=正确分类的样本数/总样本数；召回率=真正例数/（真正例数+假反例数）解析：准确率衡量了模型整体的分类正确性；召回率则关注模型对正例的识别能力，即模型能够正确识别出的正例占所有实际正例的比例。3.交叉验证是一种常用的模型评估方法，常见的交叉验证方法有______交叉验证和______交叉验证。答案：k-折；留一法解析：k-折交叉验证将数据集划分为k个大小相似的子集，每次用k-1个子集作为训练集，1个子集作为测试集，重复k次；留一法是k-折交叉验证的特殊情况，其中k等于数据集的样本数，每次只留一个样本作为测试集。4.在数据挖掘项目中，CRISP-DM方法论包括业务理解、______、数据准备、______、模型评估和部署六个阶段。答案：数据理解；模型构建解析：CRISP-DM是一种广泛应用的数据挖掘方法论，业务理解阶段明确项目的目标和需求；数据理解阶段对数据进行初步探索和分析；数据准备阶段对数据进行清洗、转换等预处理；模型构建阶段选择合适的模型进行训练；模型评估阶段评估模型的性能；部署阶段将模型应用到实际业务中。六、数据挖掘的高级主题填空1.文本挖掘是指从文本数据中提取有价值的信息和知识，常见的文本挖掘任务包括______、______和文本分类等。答案：信息抽取；文本聚类解析：信息抽取是从文本中提取特定的信息，如实体、关系等；文本聚类是将相似的文本文档聚集在一起，便于信息的管理和检索。2.时间序列挖掘是对随时间变化的数据进行分析，常见的时间序列挖掘任务包括______、______和趋势分析等。答案：预测；异常检测解析：时间序列预测是根据历史数据预测未来的值；异常检测是发现时间序列中的异常点或异常模式。3.流数据挖掘是处理实时、连续到达的数据，流数据的特点包括______、______和无限性。答案：实时性；动态