計(jì)算機(jī)2025年數(shù)據(jù)挖掘題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占據(jù)了整個(gè)流程的很大比例，其主要目的是什么？(A)提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率(B)提升數(shù)據(jù)挖掘算法的運(yùn)行速度(C)清除數(shù)據(jù)中的噪聲和無(wú)關(guān)信息，使數(shù)據(jù)適合挖掘(D)增加數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的復(fù)雜度2.對(duì)于缺失值處理，以下哪種方法可能會(huì)引入主觀性或改變數(shù)據(jù)分布？(A)使用平均值或中位數(shù)填充(B)使用眾數(shù)填充(C)使用基于模型的方法預(yù)測(cè)填充(D)刪除含有缺失值的記錄3.下列關(guān)于數(shù)據(jù)歸一化（例如Min-MaxScaling）的說(shuō)法中，哪項(xiàng)是正確的？(A)它會(huì)改變數(shù)據(jù)的實(shí)際取值范圍(B)它會(huì)改變數(shù)據(jù)分布的形狀(C)它主要目的是消除不同屬性量綱的影響(D)它對(duì)分類算法沒(méi)有影響4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的“支持度”衡量的是什么？(A)一個(gè)項(xiàng)集在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率(B)一個(gè)規(guī)則被信任的程度(C)規(guī)則預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的一致性(D)兩個(gè)項(xiàng)集同時(shí)出現(xiàn)的可能性5.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？(A)K-Means聚類算法(B)Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法(C)決策樹算法(D)主成分分析（PCA）算法6.在分類問(wèn)題中，使用“混淆矩陣”（ConfusionMatrix）的主要目的是什么？(A)評(píng)估模型的訓(xùn)練時(shí)間效率(B)比較不同模型的參數(shù)復(fù)雜度(C)量化模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和錯(cuò)誤類型(D)選擇合適的特征工程方法7.評(píng)價(jià)一個(gè)分類模型好壞時(shí)，當(dāng)樣本類別分布不均衡時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)通常比準(zhǔn)確率（Accuracy）更可靠？(A)精確率（Precision）(B)召回率（Recall）(C)F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）(D)F值（F-score）8.決策樹算法在分裂節(jié)點(diǎn)時(shí)，如何選擇分裂屬性？(A)選擇出現(xiàn)次數(shù)最多的屬性(B)選擇方差最小的屬性(C)選擇能最大程度減少不純度（如信息增益、增益率）的屬性(D)隨機(jī)選擇一個(gè)屬性9.下列哪種方法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？(A)聚類分析(B)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(C)線性回歸(D)主成分分析10.在進(jìn)行模型選擇時(shí)，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集的目的是什么？(A)用于調(diào)整模型參數(shù)(B)用于評(píng)估模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力(C)用于增加模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量(D)用于比較不同算法的運(yùn)行速度二、填空題（每空2分，共20分。請(qǐng)將答案填在橫線上）1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清理、______、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)規(guī)約。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，衡量一個(gè)規(guī)則A->B“強(qiáng)”弱常用的兩個(gè)指標(biāo)是支持度（Support）和______。3.決策樹是一種常用的分類算法，其基本單元是______。4.在K-Means聚類算法中，新的聚類中心是通過(guò)其所在簇中所有點(diǎn)的______來(lái)計(jì)算的。5.交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）是一種常用的模型評(píng)估方法，目的是減少模型評(píng)估的______。6.在分類模型評(píng)估中，若模型將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類，稱為_(kāi)_____錯(cuò)誤。7.特征選擇的目標(biāo)是從原始屬性集合中選取一個(gè)______的子集，以提高模型的性能和可解釋性。8.連續(xù)型屬性需要先進(jìn)行______才能應(yīng)用于許多分類算法。9.“過(guò)擬合”現(xiàn)象指的是模型學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的______，導(dǎo)致在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。10.數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、______、模型評(píng)估和知識(shí)表示等階段。三、判斷題（每題1分，共10分。請(qǐng)將“正確”或“錯(cuò)誤”填在題后的括號(hào)內(nèi)）1.缺失值的存在總會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。（）2.標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）和歸一化（Normalization）是等價(jià)的兩種數(shù)據(jù)縮放方法。（）3.Apriori算法的核心思想是反單調(diào)性，即如果一個(gè)大項(xiàng)集不滿足某個(gè)頻繁項(xiàng)集模式，那么包含這個(gè)大項(xiàng)集的所有項(xiàng)集也都不滿足該模式。（）4.決策樹算法是一種非貪婪算法。（）5.K-Means算法總是能找到一個(gè)全局最優(yōu)的聚類結(jié)果。（）6.在分類問(wèn)題中，提高精確率必然會(huì)導(dǎo)致召回率的降低。（）7.混淆矩陣只能用于評(píng)估二分類模型的性能。（）8.任何數(shù)據(jù)挖掘算法都能直接處理高維數(shù)據(jù)而無(wú)需進(jìn)行降維。（）9.數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中普遍存在的、潛在的、未知的并有價(jià)值的模式。（）10.在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘模型一旦建立好就無(wú)需再進(jìn)行維護(hù)和更新。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理中“數(shù)據(jù)清理”主要包括哪些工作？2.解釋什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則？并說(shuō)明其通常包含哪些重要參數(shù)。3.簡(jiǎn)述決策樹算法的主要優(yōu)缺點(diǎn)。4.什么是聚類分析？它與分類分析的主要區(qū)別是什么？五、論述題（每題10分，共20分。請(qǐng)圍繞下列問(wèn)題展開(kāi)論述）1.試述數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備”階段的主要任務(wù)和挑戰(zhàn)。2.選擇一個(gè)你熟悉的數(shù)據(jù)挖掘算法（可以是分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等），簡(jiǎn)要介紹其基本原理，并說(shuō)明在實(shí)際應(yīng)用中選擇該算法時(shí)需要考慮哪些因素。---試卷答案一、選擇題1.C2.A3.C4.A5.C6.C7.B8.C9.C10.B二、填空題1.數(shù)據(jù)變換2.提升度（Lift）/置信度（Confidence）3.節(jié)點(diǎn)（或結(jié)點(diǎn)）4.平均值（或均值）5.隨機(jī)性（或偏差）6.假陽(yáng)（或TypeI）7.相關(guān)（或無(wú)關(guān)）8.特征工程（或變量轉(zhuǎn)換）9.噪聲（或隨機(jī)性）10.模型評(píng)估（或模型構(gòu)建）三、判斷題1.錯(cuò)誤2.錯(cuò)誤3.正確4.錯(cuò)誤5.錯(cuò)誤6.錯(cuò)誤7.錯(cuò)誤8.錯(cuò)誤9.正確10.錯(cuò)誤四、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)清理主要包括處理缺失值（如刪除、填充）、處理噪聲數(shù)據(jù)（如平滑）、處理異常值（如識(shí)別、刪除或修正）和處理重復(fù)數(shù)據(jù)（如識(shí)別、刪除）。*解析思路：考察對(duì)數(shù)據(jù)清理基本任務(wù)的掌握。數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，目標(biāo)是處理數(shù)據(jù)中不完整、不準(zhǔn)確、不相關(guān)或重復(fù)的部分，使其達(dá)到可用的狀態(tài)。需要列舉常見(jiàn)的清理任務(wù)類型。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如“A->B”的蘊(yùn)涵式，表示在事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中，項(xiàng)集A的出現(xiàn)能提高項(xiàng)集B出現(xiàn)的概率。關(guān)聯(lián)規(guī)則通常包含三個(gè)重要參數(shù)：支持度（Support），衡量規(guī)則A->B在所有事務(wù)中出現(xiàn)的頻率；置信度（Confidence），衡量包含A的事務(wù)中同時(shí)包含B的概率；提升度（Lift），衡量規(guī)則A->B的預(yù)測(cè)能力，即包含A時(shí)B出現(xiàn)的概率相對(duì)于B在所有事務(wù)中出現(xiàn)的概率的增加程度。*解析思路：考察對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則定義及其核心參數(shù)的理解。需要解釋什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則，并明確指出衡量其重要性的三個(gè)主要指標(biāo)及其含義。3.決策樹算法的優(yōu)點(diǎn)包括：直觀易懂，容易理解和解釋；能夠處理混合類型的數(shù)據(jù)；對(duì)數(shù)據(jù)無(wú)需進(jìn)行預(yù)處理（如歸一化）；非線性關(guān)系處理能力強(qiáng)。缺點(diǎn)包括：容易過(guò)擬合，導(dǎo)致模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)于敏感；對(duì)于某些類型的決策樹（如ID3使用熵），算法可能是貪婪的，不一定能得到全局最優(yōu)解；樹的生長(zhǎng)可能非常不平衡，導(dǎo)致某些葉子節(jié)點(diǎn)包含很少的樣本；對(duì)輸入數(shù)據(jù)的微小變動(dòng)可能非常敏感，導(dǎo)致模型穩(wěn)定性差。*解析思路：考察對(duì)決策樹這種常用算法優(yōu)缺點(diǎn)的全面認(rèn)識(shí)。需要分別列出其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并稍作解釋。4.聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個(gè)簇（或組），使得同一個(gè)簇內(nèi)的樣本盡可能相似，而不同簇之間的樣本盡可能不同。它與分類分析的主要區(qū)別在于：聚類分析是無(wú)監(jiān)督的，數(shù)據(jù)本身沒(méi)有預(yù)先定義的類別標(biāo)簽，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中固有的結(jié)構(gòu)或分組；而分類分析是監(jiān)督的，需要使用帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)分類模型，目的是預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別。*解析思路：考察對(duì)聚類分析基本概念及其與分類分析本質(zhì)區(qū)別的理解。需要定義聚類分析，并清晰闡述兩者在“監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督”和“數(shù)據(jù)標(biāo)簽”方面的根本不同。五、論述題1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中最耗時(shí)、最關(guān)鍵的一步，通常占據(jù)了整個(gè)項(xiàng)目60%-80%的時(shí)間。其主要任務(wù)包括：數(shù)據(jù)清理，處理缺失值、噪聲、異常值和重復(fù)記錄，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量；數(shù)據(jù)集成，將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集，可能面臨數(shù)據(jù)沖突和冗余問(wèn)題；數(shù)據(jù)變換，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合挖掘的形式，如規(guī)范化、歸一化、離散化、特征構(gòu)造/選擇等；數(shù)據(jù)規(guī)約，通過(guò)減少數(shù)據(jù)量（如抽樣、維度規(guī)約）來(lái)降低數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)雜度，同時(shí)盡量保留數(shù)據(jù)的完整性。挑戰(zhàn)主要包括：數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題（不完整、不一致、不準(zhǔn)確）；數(shù)據(jù)獲取困難（權(quán)限、成本、格式）；數(shù)據(jù)集成復(fù)雜性（數(shù)據(jù)沖突、冗余）；數(shù)據(jù)變換的領(lǐng)域知識(shí)需求；數(shù)據(jù)規(guī)約的有效性保證；處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率問(wèn)題；以及在整個(gè)過(guò)程中需要大量的人力和時(shí)間投入。*解析思路：考察對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段重要性和主要任務(wù)的深入理解。需要系統(tǒng)闡述數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包含哪些具體工作（四大任務(wù)），并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用中可能遇到的困難和難點(diǎn)（挑戰(zhàn)）進(jìn)行論述。2.以K-Means聚類算法為例：K-Means的基本原理是將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為K個(gè)簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)到簇中心的距離之和最小。算法流程通常包括：隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始簇中心；將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給距離最近的簇中心，形成K個(gè)簇；重新計(jì)算每個(gè)簇的中心（即簇內(nèi)所有點(diǎn)的均值）；重復(fù)分配和更新中心步驟，直到簇中心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。選擇K-Means算法時(shí)需要考慮的因素包括：數(shù)據(jù)的分布特性（K-Means假設(shè)簇是球狀的，對(duì)非球狀簇效果可能不佳）；需要預(yù)先指定簇的數(shù)量K，K的選擇對(duì)結(jié)果影響很大；對(duì)初始簇中心的選擇敏感，可能陷入