2025年數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)工程師考試數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共25小題，每小題2分，共50分。每小題只有一個最符合題意的答案，請將正確答案的選項字母填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.在數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間有趣的（）關(guān)系。A.因果B.相似C.相關(guān)D.獨立2.以下哪種算法不屬于分類算法？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則D.支持向量機3.在聚類算法中，K-means算法的核心思想是將數(shù)據(jù)點劃分成若干個簇，使得每個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點之間的距離最小化，而簇與簇之間的距離最大化。請問K-means算法在初始化時如何選擇初始聚類中心？A.隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心B.選擇距離最近的K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心C.選擇距離最遠的K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心D.選擇數(shù)據(jù)點中坐標值最大的K個點作為初始聚類中心4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于缺失值的處理方法有很多，比如刪除含有缺失值的記錄、均值/中位數(shù)/眾數(shù)填充等。請問哪種方法可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真？A.刪除含有缺失值的記錄B.均值填充C.中位數(shù)填充D.眾數(shù)填充5.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的主要目的是從原始特征集中選擇出最具代表性和區(qū)分度的特征子集，以提高模型的（）。A.準確率B.效率C.可解釋性D.穩(wěn)定性6.在決策樹算法中，如何選擇分裂屬性？A.選擇信息增益最大的屬性B.選擇信息增益率最大的屬性C.選擇基尼系數(shù)最小的屬性D.選擇方差最小的屬性7.在貝葉斯分類器中，樸素貝葉斯分類器之所以被稱為“樸素”，是因為它假設(shè)所有特征之間是（）的。A.相關(guān)B.獨立C.相似D.線性8.在聚類算法中，層次聚類算法的主要特點是能夠生成一個聚類層次結(jié)構(gòu)，請問層次聚類算法有哪些基本的策略？A.自底向上和自頂向下B.劃分和合并C.中心點和距離度量D.初始化和迭代9.在異常檢測算法中，孤立森林算法的主要思想是將數(shù)據(jù)點視為異常值，而正常數(shù)據(jù)點則聚集在一起。請問孤立森林算法是如何工作的？A.通過隨機分割數(shù)據(jù)空間來構(gòu)建多棵決策樹，并基于樹的深度來識別異常值B.通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離來識別異常值C.通過聚類算法將數(shù)據(jù)點分成不同的簇，并基于簇的大小來識別異常值D.通過主成分分析將數(shù)據(jù)降維，并基于降維后的數(shù)據(jù)來識別異常值10.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于數(shù)據(jù)噪聲的處理方法有很多，比如分箱、回歸、聚類等。請問哪種方法適用于處理連續(xù)型數(shù)據(jù)中的噪聲？A.分箱B.回歸C.聚類D.主成分分析11.在特征工程中，特征交互是指特征之間的（）。A.線性組合B.非線性組合C.相互依賴關(guān)系D.獨立關(guān)系12.在集成學(xué)習(xí)算法中，隨機森林算法的主要思想是構(gòu)建多棵決策樹，并通過對這些決策樹的預(yù)測結(jié)果進行（）來得到最終的預(yù)測結(jié)果。A.投票B.平均C.加權(quán)平均D.最小二乘13.在支持向量機算法中，核函數(shù)的主要作用是什么？A.將數(shù)據(jù)映射到高維空間，以便更好地進行分類B.計算數(shù)據(jù)點之間的距離C.選擇最優(yōu)的分割超平面D.選擇最優(yōu)的參數(shù)14.在數(shù)據(jù)挖掘中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要目的是利用（）來提高模型的性能。A.全部標記數(shù)據(jù)B.部分標記數(shù)據(jù)和大量未標記數(shù)據(jù)C.全部未標記數(shù)據(jù)D.部分標記數(shù)據(jù)和少量未標記數(shù)據(jù)15.在數(shù)據(jù)挖掘中，主動學(xué)習(xí)的主要思想是讓模型選擇哪些數(shù)據(jù)點進行標記，以提高（）。A.準確率B.效率C.可解釋性D.穩(wěn)定性16.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法有哪些？A.AprioriB.FP-GrowthC.EclatD.以上都是17.在數(shù)據(jù)挖掘中，分類算法的評估指標有哪些？A.準確率B.精確率C.召回率D.以上都是18.在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的評估指標有哪些？A.輪廓系數(shù)B.戴維斯-布爾丁指數(shù)C.調(diào)整蘭德指數(shù)D.以上都是19.在數(shù)據(jù)挖掘中，異常檢測算法的評估指標有哪些？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.以上都是20.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的方法有哪些？A.過濾法B.包裹法C.嵌入法D.以上都是21.在數(shù)據(jù)挖掘中，集成學(xué)習(xí)的方法有哪些？A.決策樹集成B.隨機森林C.支持向量機集成D.以上都是22.在數(shù)據(jù)挖掘中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法有哪些？A.聯(lián)合訓(xùn)練B.圖拉普拉斯平滑C.隨機游走D.以上都是23.在數(shù)據(jù)挖掘中，主動學(xué)習(xí)的方法有哪些？A.uncertaintysamplingB.querybycommitteeC.expectedgradientlengthD.以上都是24.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用場景有哪些？A.購物籃分析B.廣告推薦C.欺詐檢測D.以上都是25.在數(shù)據(jù)挖掘中，分類算法的應(yīng)用場景有哪些？A.信用評分B.疾病診斷C.詐騙檢測D.以上都是二、多選題（本部分共15小題，每小題3分，共45分。每小題有多個最符合題意的答案，請將正確答案的選項字母填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟有哪些？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)規(guī)約2.在決策樹算法中，常見的分裂屬性選擇方法有哪些？A.信息增益B.信息增益率C.基尼系數(shù)D.方差3.在貝葉斯分類器中，樸素貝葉斯分類器的優(yōu)缺點有哪些？A.優(yōu)點：算法簡單，易于實現(xiàn)，計算效率高B.缺點：假設(shè)特征之間相互獨立，實際數(shù)據(jù)中特征之間可能存在相關(guān)性C.優(yōu)點：對缺失值不敏感D.缺點：對異常值敏感4.在聚類算法中，常用的距離度量有哪些？A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.切比雪夫距離D.余弦相似度5.在異常檢測算法中，常用的異常值檢測方法有哪些？A.基于統(tǒng)計的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于聚類的方法6.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于數(shù)據(jù)噪聲的處理方法有哪些？A.分箱B.回歸C.聚類D.主成分分析7.在特征工程中，特征交互的方法有哪些？A.特征組合B.特征分解C.特征轉(zhuǎn)換D.特征選擇8.在集成學(xué)習(xí)算法中，常用的集成學(xué)習(xí)方法有哪些？A.決策樹集成B.隨機森林C.支持向量機集成D.提升方法9.在支持向量機算法中，常用的核函數(shù)有哪些？A.多項式核函數(shù)B.徑向基函數(shù)C.Sigmoid核函數(shù)D.冪函數(shù)10.在數(shù)據(jù)挖掘中，半監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要方法有哪些？A.聯(lián)合訓(xùn)練B.圖拉普拉斯平滑C.隨機游走D.偽標簽11.在數(shù)據(jù)挖掘中，主動學(xué)習(xí)的主要方法有哪些？A.uncertaintysamplingB.querybycommitteeC.expectedgradientlengthD.主動學(xué)習(xí)算法12.在數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的常用算法有哪些？A.AprioriB.FP-GrowthC.EclatD.GSP13.在數(shù)據(jù)挖掘中，分類算法的評估指標有哪些？A.準確率B.精確率C.召回率D.F1分數(shù)14.在數(shù)據(jù)挖掘中，聚類算法的評估指標有哪些？A.輪廓系數(shù)B.戴維斯-布爾丁指數(shù)C.調(diào)整蘭德指數(shù)D.硬聚類系數(shù)15.在數(shù)據(jù)挖掘中，異常檢測算法的評估指標有哪些？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.ROC曲線三、判斷題（本部分共20小題，每小題1分，共20分。請將正確答案的“正確”或“錯誤”填涂在答題卡相應(yīng)位置上。）1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的因果關(guān)系。2.決策樹算法是一種非參數(shù)的機器學(xué)習(xí)方法。3.K-means算法是一種基于距離的聚類算法，它對初始聚類中心的選取非常敏感。4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于缺失值的處理方法中，刪除含有缺失值的記錄是最簡單的方法，但可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真。5.特征選擇的主要目的是從原始特征集中選擇出最具代表性和區(qū)分度的特征子集，以提高模型的效率。6.在決策樹算法中，信息增益率比信息增益更能有效地處理特征之間的相關(guān)性。7.樸素貝葉斯分類器假設(shè)所有特征之間是相互獨立的，這在實際數(shù)據(jù)中往往不成立。8.層次聚類算法只能生成一個聚類層次結(jié)構(gòu)，不能生成多個聚類層次結(jié)構(gòu)。9.孤立森林算法的主要思想是將數(shù)據(jù)點視為異常值，而正常數(shù)據(jù)點則聚集在一起，它對異常值非常敏感。10.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對于數(shù)據(jù)噪聲的處理方法中，分箱是一種簡單有效的方法，但它可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失信息。11.特征交互是指特征之間的線性組合，它可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)。12.隨機森林算法是一種集成學(xué)習(xí)方法，它通過構(gòu)建多棵決策樹并對這些決策樹的預(yù)測結(jié)果進行投票來得到最終的預(yù)測結(jié)果。13.支持向量機算法通過選擇最優(yōu)的分割超平面來將數(shù)據(jù)點分成不同的類別，它對核函數(shù)的選擇非常敏感。14.半監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要目的是利用全部標記數(shù)據(jù)和全部未標記數(shù)據(jù)來提高模型的性能。15.主動學(xué)習(xí)的主要思想是讓模型選擇哪些數(shù)據(jù)點進行標記，以提高模型的準確率。16.Apriori算法是一種基于頻繁項集挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它需要掃描數(shù)據(jù)庫多次，效率較低。17.FP-Growth算法是一種基于頻繁項集挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它不需要掃描數(shù)據(jù)庫多次，效率較高。18.在數(shù)據(jù)挖掘中，準確率、精確率和召回率是常用的分類算法評估指標，而F1分數(shù)是它們的調(diào)和平均值。19.在數(shù)據(jù)挖掘中，輪廓系數(shù)、戴維斯-布爾丁指數(shù)和調(diào)整蘭德指數(shù)是常用的聚類算法評估指標，而硬聚類系數(shù)不是。20.在數(shù)據(jù)挖掘中，準確率、召回率和F1分數(shù)是常用的異常檢測算法評估指標，而ROC曲線不是。四、簡答題（本部分共10小題，每小題5分，共50分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.請簡述數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.請簡述決策樹算法的基本原理及其優(yōu)缺點。3.請簡述貝葉斯分類器的基本原理及其適用場景。4.請簡述K-means聚類算法的基本原理及其優(yōu)缺點。5.請簡述孤立森林算法的基本原理及其適用場景。6.請簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理中處理缺失值的方法及其優(yōu)缺點。7.請簡述特征選擇的方法及其作用。8.請簡述集成學(xué)習(xí)的方法及其優(yōu)缺點。9.請簡述支持向量機算法的基本原理及其優(yōu)缺點。10.請簡述半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法及其適用場景。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.C解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系、相似關(guān)系、獨立關(guān)系。因果關(guān)系需要更復(fù)雜的因果推理，關(guān)聯(lián)規(guī)則主要關(guān)注的是項集之間的頻繁共現(xiàn)。2.C解析：分類算法的目標是將數(shù)據(jù)點劃分到預(yù)定義的類別中，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機都屬于分類算法。而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項之間的相關(guān)關(guān)系，不屬于分類算法范疇。3.A解析：K-means算法初始化時通常隨機選擇K個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心。其他選項不是K-means的標準初始化方法。隨機選擇可以保證算法從不同的初始狀態(tài)開始收斂，避免陷入局部最優(yōu)。4.B解析：均值填充雖然簡單，但當缺失值較多或分布不均勻時，用均值填充可能會扭曲數(shù)據(jù)的真實分布，導(dǎo)致模型性能下降。刪除記錄、中位數(shù)/眾數(shù)填充相對更穩(wěn)健。5.B解析：特征選擇的主要目的是通過減少特征維度，去除冗余和不相關(guān)的特征，從而提高模型的效率。特征選擇能提升模型訓(xùn)練和預(yù)測的速度，尤其是在高維數(shù)據(jù)中。6.A解析：決策樹分裂屬性時通常選擇信息增益最大的屬性，因為信息增益能反映分裂后數(shù)據(jù)純度的提升程度。信息增益率雖然也常用，但信息增益更直觀；基尼系數(shù)和方差主要用于其他類型的模型或評估指標。7.B解析：樸素貝葉斯分類器假設(shè)所有特征之間相互獨立，這個假設(shè)簡化了計算，但在實際中特征往往存在相關(guān)性。正因為這種"樸素"的獨立性假設(shè)，才得名"樸素"。8.B解析：層次聚類算法的基本策略是通過合并或劃分來構(gòu)建聚類樹。自底向上和自頂向下是兩種不同的實現(xiàn)方式，但核心都是劃分和合并的操作。中心點和距離度量是算法的具體實現(xiàn)細節(jié)。9.A解析：孤立森林通過隨機分割數(shù)據(jù)空間構(gòu)建多棵決策樹，基于樹的深度來識別異常值（異常值更容易出現(xiàn)在樹的淺層）。其他方法要么計算距離，要么基于聚類結(jié)果，要么基于降維數(shù)據(jù)。10.A解析：分箱適用于處理連續(xù)型數(shù)據(jù)中的噪聲，通過將連續(xù)值離散化成若干區(qū)間來平滑噪聲?；貧w和聚類更多用于數(shù)據(jù)建模而非噪聲處理，主成分分析是降維方法。11.C解析：特征交互是指特征之間存在復(fù)雜的依賴關(guān)系，這種關(guān)系不能簡單地通過單個特征來描述。特征交互可以是線性的或非線性的，是機器學(xué)習(xí)中的重要現(xiàn)象。12.A解析：隨機森林通過構(gòu)建多棵決策樹并對預(yù)測結(jié)果進行投票來得到最終結(jié)果，投票是最常用的集成方式。平均和加權(quán)平均主要用于回歸問題，提升方法（如AdaBoost）是另一種集成策略。13.A解析：核函數(shù)的主要作用是將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得原本線性不可分的數(shù)據(jù)在高維空間中可分。其他選項描述的是支持向量機或核函數(shù)的不同應(yīng)用或性質(zhì)。14.B解析：半監(jiān)督學(xué)習(xí)利用部分標記數(shù)據(jù)和大量未標記數(shù)據(jù)來提高模型性能，充分利用了未標記數(shù)據(jù)的先驗知識。其他選項描述的是全監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)或主動學(xué)習(xí)的特點。15.B解析：主動學(xué)習(xí)讓模型選擇哪些數(shù)據(jù)點進行標記，目的是用有限的標注資源獲得最大的模型性能提升。主動學(xué)習(xí)關(guān)注的是標注效率，而非單純提高準確率。16.D解析：Apriori、FP-Growth、Eclat都是常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，它們各有優(yōu)缺點和適用場景。GSP是生成頻繁項集的一種算法，但不是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主流算法。17.D解析：信用評分、疾病診斷、詐騙檢測都是分類算法的典型應(yīng)用場景。購物籃分析屬于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，與分類算法應(yīng)用場景不同。18.D解析：準確率、精確率、召回率是分類算法的基本評估指標，F(xiàn)1分數(shù)是它們的調(diào)和平均值，綜合反映模型的性能。ROC曲線是另一種評估指標，但不是分類算法的基本評估指標。19.D解析：輪廓系數(shù)、戴維斯-布爾丁指數(shù)、調(diào)整蘭德指數(shù)是聚類算法的常用評估指標，用于衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。硬聚類系數(shù)不是標準的聚類評估指標。20.D解析：準確率、召回率、F1分數(shù)是異常檢測算法的常用評估指標，用于衡量檢測模型的效果。ROC曲線雖然也用于評估，但不是異常檢測算法的基本評估指標。二、多選題答案及解析1.ABCD解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、噪聲等）、數(shù)據(jù)集成（合并多個數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（特征編碼、歸一化等）、數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)量）。這四個步驟是數(shù)據(jù)預(yù)處理的標準流程。2.ABC解析：決策樹分裂屬性時常用的選擇方法包括信息增益（衡量分裂后信息純度的提升）、信息增益率（考慮屬性取值個數(shù)影響）、基尼系數(shù)（衡量不純度）。方差主要用于回歸樹的分裂屬性選擇。3.AB解析：樸素貝葉斯分類器的優(yōu)點是算法簡單、易于實現(xiàn)、計算效率高；缺點是假設(shè)特征之間相互獨立，這在實際數(shù)據(jù)中往往不成立。它對缺失值不敏感，對異常值也不特別敏感。4.ABCD解析：常用的距離度量包括歐氏距離（直線距離）、曼哈頓距離（城市街區(qū)距離）、切比雪夫距離（最大值距離）、余弦相似度（方向相似度）。這些度量在不同場景下有不同適用性。5.ABCD解析：異常檢測方法包括基于統(tǒng)計的方法（如3-sigma法則）、基于距離的方法（如LOF）、基于密度的方法（如DBSCAN）、基于聚類的方法（如異常點檢測）。這些方法各有特點，適用于不同場景。6.AB解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理中處理缺失值的方法包括分箱（將連續(xù)值離散化）、回歸（用其他特征預(yù)測缺失值）、聚類（將缺失值視為一個簇）。主成分分析是降維方法，不直接用于處理缺失值。7.AB解析：特征交互的方法包括特征組合（創(chuàng)建新的組合特征）、特征分解（將復(fù)雜特征分解為簡單部分）。特征轉(zhuǎn)換和特征選擇不是直接處理特征交互的方法。8.ABC解析：集成學(xué)習(xí)方法包括決策樹集成（如隨機森林）、隨機森林、支持向量機集成（如SVM集成）。提升方法（如AdaBoost）是另一種重要的集成策略，但與前三者不同。9.ABC解析：常用的核函數(shù)包括多項式核函數(shù)、徑向基函數(shù)（RBF）、Sigmoid核函數(shù)。冪函數(shù)不是標準的核函數(shù)類型，而是特征變換的一種。10.ABC解析：半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括聯(lián)合訓(xùn)練（同時使用標記和未標記數(shù)據(jù)訓(xùn)練）、圖拉普拉斯平滑（改進貝葉斯估計）、隨機游走（利用未標記數(shù)據(jù)構(gòu)建圖結(jié)構(gòu)）。偽標簽是半監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種技術(shù)，但不是主要方法。11.ABC解析：主動學(xué)習(xí)方法包括uncertaintysampling（選擇模型最不確定的數(shù)據(jù)點）、querybycommittee（選擇不同模型分歧最大的數(shù)據(jù)點）、expectedgradientlength（選擇能最大程度更新模型的數(shù)據(jù)點）。12.ABC解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法包括Apriori、FP-Growth、Eclat。GSP（GeneralizedSequentialPatterns）是序列模式挖掘算法，不屬于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘范疇。13.ABCD解析：分類算法評估指標包括準確率（總體預(yù)測正確率）、精確率（正類預(yù)測正確率）、召回率（正類檢出率）、F1分數(shù)（精確率和召回率的調(diào)和平均）。14.ABC解析：聚類算法評估指標包括輪廓系數(shù)（衡量樣本與其簇內(nèi)和簇外距離）、戴維斯-布爾丁指數(shù)（衡量簇間距離和簇內(nèi)距離）、調(diào)整蘭德指數(shù)（衡量聚類結(jié)果與真實標簽的一致性）。15.ABC解析：異常檢測評估指標包括準確率（正確識別異常和正常樣本的能力）、召回率（正確識別異常樣本的比例）、F1分數(shù)（精確率和召回率的調(diào)和平均）。ROC曲線是另一種評估工具。三、判斷題答案及解析1.錯誤解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)的是數(shù)據(jù)項之間的相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。因果關(guān)系需要更復(fù)雜的因果推理模型，關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)注的是項集共現(xiàn)的統(tǒng)計規(guī)律。2.正確解析：決策樹算法是一種非參數(shù)的學(xué)習(xí)方法，它不需要假設(shè)數(shù)據(jù)分布的具體形式，而是通過遞歸分割將數(shù)據(jù)劃分成越來越純的子集。這是非參數(shù)方法的典型特征。3.正確解析：K-means算法基于距離聚類，初始聚類中心的選擇會影響最終收斂的簇結(jié)構(gòu)。隨機選擇雖然常用，但不是最優(yōu)的，可能導(dǎo)致不同運行結(jié)果差異大。4.正確解析：刪除含有缺失值的記錄是最簡單的方法，但會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，可能丟失重要信息。均值填充簡單但可能扭曲分布，中位數(shù)/眾數(shù)填充更穩(wěn)健。每種方法都有優(yōu)缺點。5.錯誤解析：特征選擇的主要目的是去除冗余和不相關(guān)的特征，提高模型可解釋性和泛化能力，而不是單純提高效率。效率通常指計算速度，與特征選擇目標不同。6.正確解析：信息增益率考慮了屬性取值個數(shù)的影響，能更好地處理高維數(shù)據(jù)中特征取值稀疏的問題，比信息增益更魯棒。信息增益在處理類別不平衡時可能失效。7.正確解析：樸素貝葉斯分類器假設(shè)所有特征之間相互獨立，這個"樸素"的假設(shè)大大簡化了計算，但實際中特征往往存在相關(guān)性，這是其主要局限性。8.錯誤解析：層次聚類算法可以生成多個聚類層次結(jié)構(gòu)，通過樹狀圖（dendrog