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文档简介

2026春招:数据挖掘题库及答案

单项选择题(每题2分,共20分)1.以下哪种算法不属于聚类算法?A.K-MeansB.DBSCANC.SVMD.OPTICS2.数据挖掘中,关联规则挖掘常用的算法是?A.AprioriB.ID3C.C4.5D.AdaBoost3.下列哪个不是数据预处理的步骤?A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘D.数据变换4.决策树中,ID3算法使用的划分标准是?A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.均方误差5.以下哪种数据挖掘任务属于无监督学习?A.分类B.回归C.聚类D.预测6.数据仓库的主要特点不包括?A.面向主题B.集成性C.实时性D.稳定性7.用于评估分类模型性能的指标不包括?A.准确率B.召回率C.均方误差D.F1-值8.以下哪种距离度量方法常用于K-Means算法?A.曼哈顿距离B.欧氏距离C.切比雪夫距离D.马氏距离9.特征选择的目的是?A.增加数据维度B.减少数据噪声C.提高模型性能D.降低数据稳定性10.关联规则中的支持度表示?A.规则的可信度B.项集出现的频率C.规则的有效性D.项集的相关性多项选择题(每题2分,共20分)1.数据挖掘的主要任务包括?A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.回归分析2.常用的数据预处理技术有?A.缺失值处理B.异常值处理C.数据标准化D.数据离散化3.以下属于分类算法的有?A.NaiveBayesB.KNNC.RandomForestD.K-Means4.评估聚类效果的指标有?A.轮廓系数B.互信息C.均方误差D.兰德指数5.数据仓库的数据来源可以是?A.关系数据库B.文本文件C.网页数据D.传感器数据6.特征工程包括以下哪些方面?A.特征选择B.特征提取C.特征构建D.特征缩放7.关联规则挖掘的应用场景有?A.购物篮分析B.医疗诊断C.网络安全D.天气预报8.集成学习的方法有?A.BaggingB.BoostingC.StackingD.交叉验证9.以下关于数据挖掘和机器学习的关系,正确的是?A.数据挖掘是机器学习的一个子集B.机器学习是数据挖掘的重要工具C.数据挖掘侧重于从数据中发现知识D.机器学习侧重于模型的训练和预测10.决策树算法的优点有?A.易于理解和解释B.对数据的要求不高C.可以处理非线性数据D.不需要进行特征缩放判断题(每题2分,共20分)1.数据挖掘就是从大量数据中发现有用信息和知识的过程。()2.聚类分析是有监督学习方法。()3.信息增益越大,说明该特征对分类的贡献越小。()4.数据仓库中的数据是动态变化的,实时更新。()5.支持度和置信度是衡量关联规则的两个重要指标。()6.特征选择和特征提取的目的是相同的。()7.所有的数据挖掘算法都需要进行数据预处理。()8.随机森林是一种集成学习算法。()9.回归分析只能处理线性关系的数据。()10.K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感。()简答题(每题5分,共20分)1.简述数据预处理的重要性。数据预处理可提高数据质量,去除噪声、缺失值等。使数据更适合挖掘算法,提升模型性能。还能减少计算量,提高效率,避免错误或无效结果,保证挖掘结果的准确性和可靠性。2.什么是分类算法?列举两种常见的分类算法。分类算法是将数据对象划分到不同类别中的算法。常见的有NaiveBayes(朴素贝叶斯),基于贝叶斯定理和特征条件独立假设分类;KNN(K近邻),根据最近的K个邻居类别进行分类。3.解释关联规则中的支持度和置信度。支持度指项集在数据集中出现的频率,反映项集的普遍性。置信度是在包含前件的事务中也包含后件的比例,体现规则的可信度,两者用于衡量关联规则的重要性。4.简述特征选择的常用方法。常用方法有过滤法,基于特征的统计特性筛选;包装法,结合学习算法评估特征子集;嵌入法,在模型训练过程中进行特征选择,如Lasso回归。讨论题(每题5分,共20分)1.讨论数据挖掘在医疗领域的应用及挑战。应用:辅助疾病诊断、预测疾病风险、分析治疗效果等。挑战:医疗数据隐私保护要求高;数据质量参差不齐,存在大量非结构化数据;医学知识复杂,模型解释性需加强。2.如何选择合适的数据挖掘算法?要考虑数据特点,如数据类型、规模、维度等。结合挖掘任务,分类选分类算法,聚类用聚类算法。还需考虑算法的复杂度、可解释性、性能评估指标,通过实验对比选择最优。3.谈谈数据挖掘对企业决策的作用。数据挖掘能帮助企业发现市场趋势、客户需求和行为模式。可进行客户细分,制定精准营销策略。还能优化生产流程,降低成本,提高效率,为企业决策提供有力的数据支持。4.分析集成学习算法的优势和局限性。优势:可提高模型的准确性和稳定性,降低过拟合风险,处理复杂数据。局限性:计算成本高,训练时间长;模型复杂度增加,解释性变差;对数据质量要求高,数据有偏差会影响性能。答案单项选择题答案1.C2.A3.C4.A5.C6.C7.C8.B9.C10.B多项选择

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