2026春招：數(shù)據(jù)挖掘題庫(kù)及答案

單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）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.ID3C.C4.5D.AdaBoost3.下列哪個(gè)不是數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟？A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)挖掘D.數(shù)據(jù)變換4.決策樹中，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5.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.分類B.回歸C.聚類D.預(yù)測(cè)6.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要特點(diǎn)不包括？A.面向主題B.集成性C.實(shí)時(shí)性D.穩(wěn)定性7.用于評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)不包括？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1-值8.以下哪種距離度量方法常用于K-Means算法？A.曼哈頓距離B.歐氏距離C.切比雪夫距離D.馬氏距離9.特征選擇的目的是？A.增加數(shù)據(jù)維度B.減少數(shù)據(jù)噪聲C.提高模型性能D.降低數(shù)據(jù)穩(wěn)定性10.關(guān)聯(lián)規(guī)則中的支持度表示？A.規(guī)則的可信度B.項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率C.規(guī)則的有效性D.項(xiàng)集的相關(guān)性多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括？A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析2.常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)有？A.缺失值處理B.異常值處理C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.數(shù)據(jù)離散化3.以下屬于分類算法的有？A.NaiveBayesB.KNNC.RandomForestD.K-Means4.評(píng)估聚類效果的指標(biāo)有？A.輪廓系數(shù)B.互信息C.均方誤差D.蘭德指數(shù)5.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源可以是？A.關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)B.文本文件C.網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)D.傳感器數(shù)據(jù)6.特征工程包括以下哪些方面？A.特征選擇B.特征提取C.特征構(gòu)建D.特征縮放7.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景有？A.購(gòu)物籃分析B.醫(yī)療診斷C.網(wǎng)絡(luò)安全D.天氣預(yù)報(bào)8.集成學(xué)習(xí)的方法有？A.BaggingB.BoostingC.StackingD.交叉驗(yàn)證9.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系，正確的是？A.數(shù)據(jù)挖掘是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集B.機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的重要工具C.數(shù)據(jù)挖掘側(cè)重于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)D.機(jī)器學(xué)習(xí)側(cè)重于模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)10.決策樹算法的優(yōu)點(diǎn)有？A.易于理解和解釋B.對(duì)數(shù)據(jù)的要求不高C.可以處理非線性數(shù)據(jù)D.不需要進(jìn)行特征縮放判斷題（每題2分，共20分）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(shí)的過(guò)程。（）2.聚類分析是有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）3.信息增益越大，說(shuō)明該特征對(duì)分類的貢獻(xiàn)越小。（）4.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)變化的，實(shí)時(shí)更新。（）5.支持度和置信度是衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的兩個(gè)重要指標(biāo)。（）6.特征選擇和特征提取的目的是相同的。（）7.所有的數(shù)據(jù)挖掘算法都需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。（）8.隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法。（）9.回歸分析只能處理線性關(guān)系的數(shù)據(jù)。（）10.K-Means算法對(duì)初始聚類中心的選擇不敏感。（）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。數(shù)據(jù)預(yù)處理可提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，去除噪聲、缺失值等。使數(shù)據(jù)更適合挖掘算法，提升模型性能。還能減少計(jì)算量，提高效率，避免錯(cuò)誤或無(wú)效結(jié)果，保證挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。2.什么是分類算法？列舉兩種常見的分類算法。分類算法是將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分到不同類別中的算法。常見的有NaiveBayes（樸素貝葉斯），基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)分類；KNN（K近鄰），根據(jù)最近的K個(gè)鄰居類別進(jìn)行分類。3.解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則中的支持度和置信度。支持度指項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，反映項(xiàng)集的普遍性。置信度是在包含前件的事務(wù)中也包含后件的比例，體現(xiàn)規(guī)則的可信度，兩者用于衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要性。4.簡(jiǎn)述特征選擇的常用方法。常用方法有過(guò)濾法，基于特征的統(tǒng)計(jì)特性篩選；包裝法，結(jié)合學(xué)習(xí)算法評(píng)估特征子集；嵌入法，在模型訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行特征選擇，如Lasso回歸。討論題（每題5分，共20分）1.討論數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。應(yīng)用：輔助疾病診斷、預(yù)測(cè)疾病風(fēng)險(xiǎn)、分析治療效果等。挑戰(zhàn)：醫(yī)療數(shù)據(jù)隱私保護(hù)要求高；數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，存在大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；醫(yī)學(xué)知識(shí)復(fù)雜，模型解釋性需加強(qiáng)。2.如何選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法？要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)類型、規(guī)模、維度等。結(jié)合挖掘任務(wù)，分類選分類算法，聚類用聚類算法。還需考慮算法的復(fù)雜度、可解釋性、性能評(píng)估指標(biāo)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比選擇最優(yōu)。3.談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)決策的作用。數(shù)據(jù)挖掘能幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶需求和行為模式。可進(jìn)行客戶細(xì)分，制定精準(zhǔn)營(yíng)銷策略。還能優(yōu)化生產(chǎn)流程，降低成本，提高效率，為企業(yè)決策提供有力的數(shù)據(jù)支持。4.分析集成學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)和局限性。優(yōu)勢(shì)：可提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，處理復(fù)雜數(shù)據(jù)。局限性：計(jì)算成本高，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)；模型復(fù)雜度增加，解釋性變差；對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高，數(shù)據(jù)有偏差會(huì)影響性能。答案單項(xiàng)選擇題答案1.C2.A3.C4.A5.C6.C7.C8.B9.C10.B多項(xiàng)選擇