2026春招：数据挖掘题目及答案

2026春招：数据挖掘题目及答案

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.C4.5C.AdaBoostD.KNN3.数据清洗的目的不包括？A.去除噪声B.填充缺失值C.增加数据量D.纠正不一致数据4.以下哪个是无监督学习方法？A.决策树B.神经网络C.主成分分析D.逻辑回归5.数据挖掘过程的第一步通常是？A.数据预处理B.数据收集C.模型评估D.模式发现6.以下哪种技术用于降低数据维度？A.特征选择B.数据抽样C.数据离散化D.数据标准化7.用于分类的算法是？A.EM算法B.CARTC.层次聚类D.谱聚类8.时间序列分析中，常用的预测方法是？A.ARIMAB.PCAC.关联规则D.支持向量机9.数据挖掘中的离群点检测可以使用？A.朴素贝叶斯B.孤立森林C.随机森林D.线性回归10.以下哪个不是数据挖掘的应用领域？A.医疗诊断B.天气预报C.文本编辑D.市场分析多项选择题（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.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约3.以下属于分类算法的有？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.K-Means4.聚类算法的评估指标有？A.轮廓系数B.均方误差C.兰德指数D.互信息5.关联规则挖掘的衡量指标有？A.支持度B.置信度C.提升度D.准确率6.数据挖掘中处理缺失值的方法有？A.删除含缺失值的记录B.用均值填充C.用中位数填充D.用最频繁值填充7.以下属于无监督学习算法的是？A.主成分分析B.层次聚类C.朴素贝叶斯D.自编码器8.时间序列分析的特点有？A.数据具有顺序性B.数据具有周期性C.数据具有趋势性D.数据相互独立9.数据挖掘在金融领域的应用包括？A.信用风险评估B.股票价格预测C.客户细分D.反洗钱检测10.特征选择的方法有？A.过滤法B.包装法C.嵌入法D.降维法判断题（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.关联规则挖掘只能处理数值型数据。（）4.数据预处理是数据挖掘过程中可有可无的步骤。（）5.决策树可以用于分类和回归任务。（）6.主成分分析是一种有监督的降维方法。（）7.离群点一定是错误的数据。（）8.时间序列分析只考虑数据的时间顺序，不考虑其他因素。（）9.数据挖掘的结果一定是准确无误的。（）10.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）简答题（每题5分，共20分）1.简述数据挖掘中数据清洗的主要内容。2.说明关联规则挖掘中支持度和置信度的含义。3.简述K-Means算法的基本步骤。4.简述数据挖掘在医疗领域的应用。讨论题（每题5分，共20分）1.讨论数据挖掘中过拟合和欠拟合的问题及解决方法。2.探讨数据挖掘在电子商务中的应用及挑战。3.分析数据挖掘中隐私保护的重要性和方法。4.讨论大数据环境下数据挖掘面临的机遇和挑战。答案单项选择题1.C2.A3.C4.C5.B6.A7.B8.A9.B10.C多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ACD5.ABC6.ABCD7.ABD8.ABC9.ABCD10.ABC判断题1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×简答题1.主要内容有去除噪声数据、填充缺失值、纠正不一致数据、处理重复数据等，以提高数据质量，保证后续挖掘效果。2.支持度指项集在数据集中出现的频率，反映其普遍性；置信度是在一个项集出现的条件下，另一个项集出现的概率，体现关联的强度。3.步骤：随机初始化K个质心；将数据点分配到最近质心所在簇；更新质心位置；重复分配和更新步骤，直到质心不再变化。4.可用于疾病预测、辅助诊断、医疗质量评估、药物研发等，帮助医生做出更准确决策，提高医疗效率和质量。讨论题1.过拟合是模型对训练数据拟合过好，欠拟合是拟合不足。解决过拟合可增加数据、正则化等；解决欠拟合可增加模型复杂度等。2.应用有用户细分、推荐系