2025數(shù)據(jù)挖掘校招試題及答案

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-均值算法B.決策樹算法C.DBSCAN算法D.層次聚類算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用的算法是？A.C4.5B.AprioriC.KNND.SVM3.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.數(shù)據(jù)標準化C.填充缺失值D.去除噪聲數(shù)據(jù)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.決策樹中，信息增益用于？A.選擇最優(yōu)劃分屬性B.計算樹的深度C.剪枝操作D.確定葉節(jié)點類別6.以下哪種數(shù)據(jù)類型適合用K-近鄰算法處理？A.文本數(shù)據(jù)B.圖像數(shù)據(jù)C.數(shù)值型數(shù)據(jù)D.時間序列數(shù)據(jù)7.數(shù)據(jù)挖掘中，降維的目的不包括？A.減少計算量B.去除噪聲C.增加數(shù)據(jù)維度D.可視化數(shù)據(jù)8.支持向量機（SVM）的核心思想是？A.最大化分類間隔B.最小化誤差C.最大化準確率D.最小化召回率9.以下哪種不是異常檢測方法？A.基于統(tǒng)計的方法B.基于聚類的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法D.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法10.以下哪個是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.邏輯回歸B.隨機森林C.主成分分析D.樸素貝葉斯多項選擇題（每題2分，共10題）1.數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.金融B.醫(yī)療C.教育D.零售2.以下屬于分類算法的有？A.樸素貝葉斯B.線性回歸C.支持向量機D.K-均值3.數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟有？A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)變換C.數(shù)據(jù)歸約D.數(shù)據(jù)抽樣4.以下哪些是衡量分類算法性能的指標？A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差5.聚類算法的評估指標有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.均方誤差D.蘭德指數(shù)6.關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量指標有？A.支持度B.置信度C.提升度D.準確率7.常用的降維技術(shù)有？A.主成分分析B.線性判別分析C.因子分析D.奇異值分解8.以下哪些屬于深度學(xué)習(xí)模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.多層感知機D.決策樹9.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)類型包括？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.動態(tài)數(shù)據(jù)10.異常檢測的應(yīng)用場景有？A.網(wǎng)絡(luò)安全B.信用卡欺詐檢測C.醫(yī)療診斷D.天氣預(yù)報判斷題（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)有用信息和知識的過程。（）2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）3.決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）4.K-均值算法的結(jié)果一定是全局最優(yōu)解。（）5.數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預(yù)處理是同一個概念。（）6.支持向量機只能處理二分類問題。（）7.降維會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失。（）8.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標簽數(shù)據(jù)。（）9.異常檢測就是找出數(shù)據(jù)中的噪聲點。（）10.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型效果好。（）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-均值算法的基本原理。3.什么是過擬合，如何避免過擬合？4.簡述主成分分析（PCA）的作用。討論題（每題5分，共4題）1.討論數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。2.分析深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的優(yōu)勢和局限性。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)隱私和安全在數(shù)據(jù)挖掘中的重要性。答案單項選擇題1.B2.B3.B4.C5.A6.C7.C8.A9.D10.C多項選擇題1.ABCD2.AC3.ABCD4.ABC5.ABD6.ABC7.ABCD8.ABC9.ABC10.ABC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.基本原理：隨機初始化K個聚類中心，將數(shù)據(jù)點分配到最近的中心，更新中心位置，重復(fù)直到中心不再變化。3.過擬合指模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，在測試集差。避免方法：增加數(shù)據(jù)、正則化、早停、特征選擇。4.作用：降低數(shù)據(jù)維度，減少計算量，去除噪聲，保留主要信息，便于數(shù)據(jù)可視化。討論題1.應(yīng)用如風(fēng)險評估、欺詐檢測等。挑戰(zhàn)有數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護、模型可解釋性。2.優(yōu)勢：能處理復(fù)雜數(shù)據(jù)，自動提取特