2025數(shù)據(jù)挖掘秋招試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于聚類算法？A.K-MeansB.DBSCANC.SVMD.OPTICS2.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用的算法是？A.AprioriB.C4.5C.AdaBoostD.KNN3.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪個操作？A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.填充缺失值C.特征選擇D.處理異常值4.以下哪個不是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)？A.分類B.回歸C.加密D.聚類5.決策樹算法中，ID3算法使用的劃分標(biāo)準(zhǔn)是？A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.均方誤差6.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合直接用于數(shù)據(jù)挖掘？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.加密數(shù)據(jù)7.以下哪個是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.邏輯回歸B.樸素貝葉斯C.主成分分析D.隨機(jī)森林8.數(shù)據(jù)挖掘中，降維的主要目的不包括？A.減少計算量B.去除噪聲C.提高模型精度D.增加數(shù)據(jù)特征9.以下哪個算法用于異常檢測？A.IsolationForestB.GradientBoostingC.NeuralNetworkD.LinearRegression10.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景與其他不同？A.客戶細(xì)分B.商品推薦C.疾病診斷D.圖像識別多項選擇題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源可以是？A.數(shù)據(jù)庫B.數(shù)據(jù)倉庫C.網(wǎng)頁D.傳感器數(shù)據(jù)2.以下屬于分類算法的有？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.線性回歸D.樸素貝葉斯3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟包括？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)變換C.數(shù)據(jù)離散化D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化4.聚類算法的評估指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.均方誤差D.蘭德指數(shù)5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的衡量指標(biāo)有？A.支持度B.置信度C.提升度D.召回率6.數(shù)據(jù)挖掘中常用的特征選擇方法有？A.過濾法B.包裝法C.嵌入法D.隨機(jī)法7.以下屬于集成學(xué)習(xí)算法的有？A.BaggingB.BoostingC.StackingD.K-Means8.降維算法包括？A.主成分分析B.線性判別分析C.因子分析D.奇異值分解9.異常檢測的方法有？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.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法10.數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用有？A.信用評分B.風(fēng)險評估C.股票預(yù)測D.客戶流失分析判斷題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值信息的過程。（）2.聚類算法是有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）3.信息增益越大，說明該特征對分類的貢獻(xiàn)越小。（）4.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟。（）5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）6.主成分分析是一種無監(jiān)督的降維方法。（）7.隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。（）8.異常檢測和分類的目的是一樣的。（）9.數(shù)據(jù)挖掘可以完全替代人工分析。（）10.特征選擇可以提高模型的泛化能力。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟。2.說明K-Means算法的基本思想。3.什么是過擬合，如何避免過擬合？4.簡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度和置信度的含義。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及可能面臨的挑戰(zhàn)。2.分析大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。3.探討如何選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法。4.談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)決策的重要性。答案單項選擇題1.C2.A3.C4.C5.A6.D7.C8.D9.A10.D多項選擇題1.ABCD2.ABD3.ABCD4.ABD5.ABC6.ABC7.ABC8.ABCD9.ABCD10.ABCD判斷題1.√2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.×10.√簡答題1.主要步驟：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法選擇與應(yīng)用、模式評估、知識表示與應(yīng)用。2.基本思想：隨機(jī)初始化K個聚類中心，將數(shù)據(jù)點分配到最近中心，更新中心位置，重復(fù)直至中心不再變化。3.過擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，測試集差。避免方法：增加數(shù)據(jù)、正則化、降低模型復(fù)雜度。4.支持度指項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度指在X出現(xiàn)時Y出現(xiàn)的概率。討論題1.應(yīng)用：疾病診斷、藥物研發(fā)等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)質(zhì)量、倫理問題。2.機(jī)遇：