2025年超星爾雅學(xué)習(xí)通《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與應(yīng)用》考試備考題庫(kù)及答案解析就讀院校：________姓名：________考場(chǎng)號(hào)：________考生號(hào)：________一、選擇題1.數(shù)據(jù)挖掘的基本過(guò)程不包括（）A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備B.模型評(píng)估C.模型部署D.數(shù)據(jù)收集答案：D解析：數(shù)據(jù)挖掘的基本過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和模型部署四個(gè)主要階段。數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的前提，但不是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程本身的一部分。2.下列哪種方法不屬于分類(lèi)算法？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.聚類(lèi)分析D.邏輯回歸答案：C解析：分類(lèi)算法主要包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、邏輯回歸等，而聚類(lèi)分析屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分組方法，不屬于分類(lèi)算法。3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理缺失值的方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.填充缺失值C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值進(jìn)行編碼答案：D解析：處理缺失值的方法主要包括刪除含有缺失值的記錄、填充缺失值（如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充）以及使用模型預(yù)測(cè)缺失值。對(duì)缺失值進(jìn)行編碼不是處理缺失值的常見(jiàn)方法。4.下列哪個(gè)指標(biāo)不適合用來(lái)評(píng)估分類(lèi)模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.相關(guān)系數(shù)答案：D解析：評(píng)估分類(lèi)模型性能的常用指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。相關(guān)系數(shù)主要用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線(xiàn)性關(guān)系，不適合用來(lái)評(píng)估分類(lèi)模型的性能。5.下列哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.K均值聚類(lèi)B.主成分分析C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹(shù)答案：D解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。K均值聚類(lèi)和主成分分析屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。6.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示（）A.規(guī)則的置信度B.項(xiàng)目集出現(xiàn)的頻率C.規(guī)則的強(qiáng)度D.規(guī)則的覆蓋范圍答案：B解析：在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示項(xiàng)目集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，是衡量項(xiàng)目集重要性的指標(biāo)。7.下列哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式？（）A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析答案：C解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式，例如購(gòu)物籃分析中的“啤酒與尿布”關(guān)聯(lián)規(guī)則。8.在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占整個(gè)過(guò)程的（）A.10%以下B.10%-20%C.20%-30%D.30%以上答案：D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的30%以上，因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量直接影響挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。9.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)集成？（）A.數(shù)據(jù)合并B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約答案：B解析：數(shù)據(jù)集成的主要方法包括數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約。數(shù)據(jù)清洗屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，但不屬于數(shù)據(jù)集成。10.在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)是（）A.信息增益B.熵C.信息增益率D.基尼不純度答案：A解析：在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)是信息增益，它表示分裂前后信息熵的減少量。11.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式的技術(shù)是（）A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)預(yù)處理C.模型評(píng)估D.模型部署答案：B解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的重要步驟，用于將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的形式，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約等。數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并，模型評(píng)估是評(píng)估挖掘結(jié)果的性能，模型部署是將挖掘得到的模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景。12.下列哪種方法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？（）A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.聚類(lèi)分析D.支持向量機(jī)答案：C解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、邏輯回歸等，用于從標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型。聚類(lèi)分析屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。13.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度表示（）A.項(xiàng)目集出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則的強(qiáng)度C.規(guī)則的覆蓋范圍D.規(guī)則的準(zhǔn)確性答案：B解析：在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度表示規(guī)則前件出現(xiàn)時(shí)，后件也出現(xiàn)的概率，是衡量規(guī)則強(qiáng)度的重要指標(biāo)。14.下列哪種指標(biāo)不適合用來(lái)評(píng)估聚類(lèi)算法的性能？（）A.輪廓系數(shù)B.確定系數(shù)C.調(diào)整蘭德指數(shù)D.準(zhǔn)確率答案：D解析：評(píng)估聚類(lèi)算法性能的常用指標(biāo)包括輪廓系數(shù)、確定系數(shù)、調(diào)整蘭德指數(shù)等。準(zhǔn)確率主要用于評(píng)估分類(lèi)算法的性能。15.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，處理數(shù)據(jù)中的噪聲的方法不包括（）A.數(shù)據(jù)平滑B.數(shù)據(jù)清理C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約答案：D解析：處理數(shù)據(jù)中的噪聲的方法主要包括數(shù)據(jù)平滑、數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)變換。數(shù)據(jù)歸約是減少數(shù)據(jù)規(guī)模的方法，不屬于處理噪聲的方法。16.下列哪種算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.K均值聚類(lèi)D.邏輯回歸答案：C解析：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括K均值聚類(lèi)、層次聚類(lèi)、主成分分析等。決策樹(shù)、支持向量機(jī)和邏輯回歸屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。17.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度表示（）A.項(xiàng)目集出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則的強(qiáng)度C.規(guī)則的覆蓋范圍D.規(guī)則的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度答案：D解析：在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度表示規(guī)則的實(shí)際支持度與預(yù)期支持度的比值，是衡量規(guī)則關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的重要指標(biāo)。18.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)清洗？（）A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)集成C.噪聲數(shù)據(jù)處理D.異常值處理答案：B解析：數(shù)據(jù)清洗的主要方法包括缺失值處理、噪聲數(shù)據(jù)處理和異常值處理。數(shù)據(jù)集成屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，但不屬于數(shù)據(jù)清洗。19.在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)是（）A.信息增益B.熵C.信息增益率D.基尼不純度答案：A解析：在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)是信息增益，它表示分裂前后信息熵的減少量。20.下列哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)適用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值？（）A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析答案：B解析：聚類(lèi)分析可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值，因?yàn)楫惓Ｖ低ǔＥc大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)不屬于同一個(gè)簇。分類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和回歸分析主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式或預(yù)測(cè)目標(biāo)變量。二、多選題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)包括哪些？（）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)歸約E.模型評(píng)估答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的重要步驟，其主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約。模型評(píng)估是用于評(píng)估挖掘結(jié)果的性能，不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)。2.下列哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.K均值聚類(lèi)D.邏輯回歸E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：ABDE解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，用于從標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型。K均值聚類(lèi)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)有哪些？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率E.召回率答案：ABC解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括支持度、置信度和提升度。準(zhǔn)確率和召回率主要用于評(píng)估分類(lèi)算法的性能。4.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括哪些？（）A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)集成C.噪聲數(shù)據(jù)處理D.異常值處理E.數(shù)據(jù)變換答案：ACD解析：數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括缺失值處理、噪聲數(shù)據(jù)處理和異常值處理。數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)變換屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，但不屬于數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)。5.下列哪些屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.聚類(lèi)分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.主成分分析E.支持向量機(jī)答案：BD解析：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括聚類(lèi)分析、主成分分析等。決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和支持向量機(jī)屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。6.在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占整個(gè)過(guò)程的（）A.10%以下B.10%-20%C.20%-30%D.30%以上E.50%以上答案：D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的30%以上，因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量直接影響挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。7.下列哪些方法可以用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值？（）A.刪除含有缺失值的記錄B.填充缺失值C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值進(jìn)行編碼E.忽略缺失值答案：ABC解析：處理數(shù)據(jù)中的缺失值的方法主要包括刪除含有缺失值的記錄、填充缺失值（如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充）以及使用模型預(yù)測(cè)缺失值。對(duì)缺失值進(jìn)行編碼和忽略缺失值不是常見(jiàn)的處理方法。8.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，下列哪些是常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率E.召回率答案：ABC解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括支持度、置信度和提升度。準(zhǔn)確率和召回率主要用于評(píng)估分類(lèi)算法的性能。9.下列哪些屬于數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)任務(wù)？（）A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析E.主成分分析答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和回歸分析等。主成分分析屬于降維方法，不屬于數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)任務(wù)。10.在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)有哪些？（）A.信息增益B.熵C.信息增益率D.基尼不純度E.相關(guān)系數(shù)答案：ACD解析：在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)是信息增益、信息增益率和基尼不純度。熵也是衡量數(shù)據(jù)不確定性的指標(biāo)，但通常用于評(píng)估整個(gè)數(shù)據(jù)集的不確定性，而不是用于選擇分裂屬性。相關(guān)系數(shù)主要用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線(xiàn)性關(guān)系，不適合用于選擇分裂屬性。11.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)包括哪些？（）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)歸約E.模型評(píng)估答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的重要步驟，其主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約。模型評(píng)估是用于評(píng)估挖掘結(jié)果的性能，不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)。12.下列哪些屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.K均值聚類(lèi)D.邏輯回歸E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：ABDE解析：監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹(shù)、支持向量機(jī)、邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，用于從標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模型。K均值聚類(lèi)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。13.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)有哪些？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率E.召回率答案：ABC解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括支持度、置信度和提升度。準(zhǔn)確率和召回率主要用于評(píng)估分類(lèi)算法的性能。14.數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括哪些？（）A.缺失值處理B.數(shù)據(jù)集成C.噪聲數(shù)據(jù)處理D.異常值處理E.數(shù)據(jù)變換答案：ACD解析：數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)包括缺失值處理、噪聲數(shù)據(jù)處理和異常值處理。數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)變換屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分，但不屬于數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)。15.下列哪些屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹(shù)B.聚類(lèi)分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.主成分分析E.支持向量機(jī)答案：BD解析：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括聚類(lèi)分析、主成分分析等。決策樹(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和支持向量機(jī)屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。16.在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占整個(gè)過(guò)程的（）A.10%以下B.10%-20%C.20%-30%D.30%以上E.50%以上答案：D解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的30%以上，因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量直接影響挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性。17.下列哪些方法可以用于處理數(shù)據(jù)中的缺失值？（）A.刪除含有缺失值的記錄B.填充缺失值C.使用模型預(yù)測(cè)缺失值D.對(duì)缺失值進(jìn)行編碼E.忽略缺失值答案：ABC解析：處理數(shù)據(jù)中的缺失值的方法主要包括刪除含有缺失值的記錄、填充缺失值（如使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充）以及使用模型預(yù)測(cè)缺失值。對(duì)缺失值進(jìn)行編碼和忽略缺失值不是常見(jiàn)的處理方法。18.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，下列哪些是常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率E.召回率答案：ABC解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括支持度、置信度和提升度。準(zhǔn)確率和召回率主要用于評(píng)估分類(lèi)算法的性能。19.下列哪些屬于數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)任務(wù)？（）A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析E.主成分分析答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和回歸分析等。主成分分析屬于降維方法，不屬于數(shù)據(jù)挖掘的常見(jiàn)任務(wù)。20.在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)有哪些？（）A.信息增益B.熵C.信息增益率D.基尼不純度E.相關(guān)系數(shù)答案：ACD解析：在決策樹(shù)算法中，選擇分裂屬性時(shí)常用的指標(biāo)是信息增益、信息增益率和基尼不純度。熵也是衡量數(shù)據(jù)不確定性的指標(biāo)，但通常用于評(píng)估整個(gè)數(shù)據(jù)集的不確定性，而不是用于選擇分裂屬性。相關(guān)系數(shù)主要用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線(xiàn)性關(guān)系，不適合用于選擇分裂屬性。三、判斷題1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息。（）答案：正確解析：數(shù)據(jù)挖掘的定義就是從大量數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏的、有價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的模式和關(guān)聯(lián)。因此，題目表述正確。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘中不可或缺的步驟。（）答案：正確解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的重要組成部分，用于處理原始數(shù)據(jù)中的噪聲、缺失值和不一致性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘步驟打下基礎(chǔ)。由于原始數(shù)據(jù)往往存在各種問(wèn)題，有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)于獲得準(zhǔn)確的挖掘結(jié)果至關(guān)重要。因此，題目表述正確。3.決策樹(shù)算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）答案：正確解析：決策樹(shù)算法是一種常用的分類(lèi)和回歸方法，它通過(guò)構(gòu)建樹(shù)狀結(jié)構(gòu)模型從標(biāo)記數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，因此屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要使用帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)模型的學(xué)習(xí)過(guò)程。因此，題目表述正確。4.聚類(lèi)分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）答案：正確解析：聚類(lèi)分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的樣本根據(jù)其相似性劃分為不同的簇，使得同一個(gè)簇內(nèi)的樣本盡可能相似，不同簇之間的樣本盡可能不同。由于聚類(lèi)分析不需要事先知道樣本的類(lèi)別標(biāo)簽，因此屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。因此，題目表述正確。5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。（）答案：正確解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項(xiàng)集之間有趣關(guān)聯(lián)或相關(guān)性的技術(shù)，通常表示為“A->B”的形式，意味著如果購(gòu)買(mǎi)A項(xiàng)，那么可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)B項(xiàng)。這種技術(shù)在購(gòu)物籃分析等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。因此，題目表述正確。6.數(shù)據(jù)歸約可以減少數(shù)據(jù)的維度，但不會(huì)丟失信息。（）答案：錯(cuò)誤解析：數(shù)據(jù)歸約的目的是減少數(shù)據(jù)的規(guī)?；蚓S度，同時(shí)盡可能保留原始數(shù)據(jù)中的重要信息。然而，在實(shí)際操作中，數(shù)據(jù)歸約可能會(huì)丟失一部分信息，因?yàn)闇p少數(shù)據(jù)維度通常意味著舍棄了一些數(shù)據(jù)特征。因此，題目表述錯(cuò)誤。7.支持向量機(jī)是一種常用的分類(lèi)算法。（）答案：正確解析：支持向量機(jī)（SVM）是一種強(qiáng)大的分類(lèi)算法，它通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)劃分不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)。SVM在處理高維數(shù)據(jù)和非線(xiàn)性可分問(wèn)題方面表現(xiàn)出色，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要算法之一。因此，題目表述正確。8.邏輯回歸是一種常用的分類(lèi)算法。（）答案：正確解析：邏輯回歸是一種廣泛應(yīng)用于二分類(lèi)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)模型，它通過(guò)使用邏輯函數(shù)來(lái)估計(jì)事件發(fā)生的概率。盡管名為“回歸”，但邏輯回歸實(shí)際上是一種分類(lèi)算法，常用于預(yù)測(cè)二元結(jié)果（如是/否、成功/失?。?。因此，題目表述正確。9.數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個(gè)數(shù)據(jù)集的過(guò)程。（）答案：正確解析：數(shù)據(jù)集成是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一個(gè)重要步驟，它涉及將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集中。這個(gè)過(guò)程通常需要解決數(shù)據(jù)沖突、不一致性和冗余等問(wèn)題，以便為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供完整、一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，題目表述正確。10.數(shù)據(jù)挖掘只適用于大型數(shù)據(jù)集。（）答案：錯(cuò)誤解析：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以應(yīng)用于各種規(guī)模的數(shù)據(jù)集，包括大型數(shù)據(jù)集和小型數(shù)據(jù)集。雖然大型數(shù)據(jù)集通常能提供更豐富的信息和更準(zhǔn)確的挖掘結(jié)果，但數(shù)據(jù)挖掘的基本原理和方法同樣適用于小型數(shù)據(jù)集。關(guān)鍵在于選擇合適的挖掘技術(shù)和算法，以及根據(jù)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和優(yōu)化。因此，題目表述錯(cuò)誤。四、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)。答案：數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約。數(shù)據(jù)清洗旨在處理數(shù)據(jù)中的噪聲、缺