2026年校招：数据挖掘笔试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪个算法不属于聚类算法（）

A.K-Means

B.DBSCAN

C.SVM

D.AgglomerativeClustering

2.决策树中常用的纯度度量指标不包括（）

A.信息增益

B.基尼指数

C.均方误差

D.相关性系数

3.数据预处理中，去除重复数据属于（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据归约

4.在关联规则挖掘中，支持度和置信度分别反映了（）

A.频繁程度和可信程度

B.可靠程度和可信程度

C.可信程度和频繁程度

D.相关程度和可靠程度

5.以下哪种降维方法基于线性投影（）

A.LDA

B.t-SNE

C.Isomap

D.MDS

6.正则化的主要目的是（）

A.提高模型复杂度

B.防止过拟合

C.提高模型训练速度

D.降低偏差

7.随机森林算法中，每个决策树的训练样本是（）

A.相同的

B.随机有放回抽样得到的

C.随机无放回抽样得到的

D.按顺序选取的

8.以下哪个是时间序列分析中的平稳性检验方法（）

A.ADF检验

B.K-S检验

C.T检验

D.F检验

9.朴素贝叶斯分类器的基本假设是（）

A.特征之间相互独立

B.特征之间具有相关性

C.特征服从正态分布

D.特征是连续的

10.在k近邻算法中，k值的选择会影响模型性能，k值过大易导致（）

A.过拟合

B.欠拟合

C.高方差

D.高偏差

多项选择题（每题2分，共10题）

1.以下属于数据挖掘任务的有（）

A.分类

B.回归

C.关联分析

D.异常检测

2.常用的特征选择方法有（）

A.过滤法

B.包装法

C.嵌入法

D.对比法

3.线性回归模型的评估指标有（）

A.均方误差

B.决定系数

C.准确率

D.召回率

4.以下关于主成分分析（PCA）的说法正确的有（）

A.是一种无监督学习方法

B.可以对数据进行降维

C.保留数据的主要特征

D.一定能提高模型的准确率

5.常见的距离度量方法有（）

A.欧氏距离

B.曼哈顿距离

C.切比雪夫距离

D.余弦相似度

6.深度学习中常用的激活函数有（）

A.Sigmoid

B.ReLU

C.Tanh

D.Softmax

7.以下哪些措施可以防止过拟合（）

A.增加训练数据

B.正则化

C.减少模型复杂度

D.提前停止训练

8.关联规则挖掘中常用的算法有（）

A.Apriori

B.FP-Growth

C.K-Means

D.DBSCAN

9.时间序列预测模型有（）

A.ARIMA

B.LSTM

C.Prophet

D.SVR

10.数据挖掘的流程包括（）

A.数据理解

B.数据准备

C.建模

D.评估与部署

判断题（每题2分，共10题）

1.数据挖掘只能处理结构化数据。（）

2.聚类分析是一种有监督学习方法。（）

3.信息增益越大，说明该特征对分类的贡献越大。（）

4.降维会导致数据信息的完全丢失。（）

5.随机森林中的决策树是相互独立的。（）

6.朴素贝叶斯分类器对缺失值非常敏感。（）

7.K近邻算法的计算复杂度较高。（）

8.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）

9.关联规则的支持度和置信度越高越好。（）

10.时间序列数据具有季节性和趋势性。（）

简答题（每题5分，共4题）

1.简述数据清洗的主要任务。

答：数据清洗主要任务有去除重复数据，避免干扰；处理缺失值，可采用删除、填充等方法；纠正错误数据，保证数据准确性；处理噪声数据，平滑数据波动。

2.简述K-Means算法的基本步骤。

答：首先随机初始化k个质心；然后将每个样本分配到距离最近质心所在簇；接着重新计算各簇质心；重复分配样本和更新质心步骤，直到质心不再变化或达到最大迭代次数。

3.简述过拟合和欠拟合的概念。

答：过拟合是模型在训练数据上表现好，但对新数据预测差，因模型复杂学了噪声。欠拟合指模型在训练和新数据上表现都不佳，是模型简单未学到数据特征。

4.简述支持向量机（SVM）的基本思想。

答：SVM寻找一个最优超平面，将不同类样本分开，使间隔最大化。对于线性不可分数据，可通过核函数将数据映射到高维空间，找到能分开的超平面。

论述题（每题5分，共4题）

1.论述特征工程在数据挖掘中的重要性。

答：特征工程至关重要。它能提升数据质量，如处理缺失值和异常值。可降低维度、减少计算量。好的特征能增强模型性能，如选择有区分度特征。还能挖掘潜在信息，通过组合变换特征，让模型更好学习数据规律。

2.论述不同聚类算法的优缺点。

答：K-Means简单高效，但需指定簇数，对初始质心敏感。DBSCAN能发现任意形状簇，可识别噪声，但参数难调。层次聚类无需指定簇数，可直观展示聚类结构，不过时间复杂度高，不适合大数据集。

3.论述决策树算法的优点和局限性。

答：优点：易理解和解释，可处理数值和分类数据，无需归一化。局限性：易过拟合，尤其是树深大时；对数据变化敏感，小变化可能致树结构大改变；不