数据挖掘原理与实践蒋盛益版期末复习

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历年数据挖掘期末考试试题及答案

历年数据挖掘期末考试试题及答案2019年春

选择题

1. 关于数据挖掘下列叙述中，正确的是：

- A. 数据挖掘只是寻找数据中的有用信息

- B. 数据挖掘就是将数据放置于数据仓库中，方便查询

- C. 数据挖掘是指从大量有噪音数据中提取未知、隐含、先前未知的、重要的、可理解的模式或知识

- D. 数据挖掘就是从数据中提取出数值型变量

2. 下列关于聚类分析的说法中，正确的是：

- A. 聚类分析是无监督研究

- B. 聚类分析的目的是找到一组最优特征

- C. 聚类分析只能用于数值型变量

- D. 聚类分析是一种监督研究方法

3. 一般的数据挖掘流程包括以下哪些步骤：

- A. 数据采集

- B. 数据清洗

- C. 数据转换

- D. 模型构建

- E. 模型评价

- F. 模型应用

- G. A、B、C、D、E

- H. A、B、C、D、E、F

- I. B、C、D、E、F

- J. C、D、E、F

简答题

1. 什么是数据挖掘？介绍一下数据挖掘的流程。

数据挖掘是从庞大、复杂的数据集中提取有价值的、对决策有帮助的信息。包括数据采集、数据清洗、数据转换、模型构建、模型评价和模型应用等步骤。

2. 聚类分析和分类分析有什么不同？

聚类分析和分类分析都是数据挖掘的方法，不同的是聚类分析是无监督研究，通过相似度，将数据集分为不同的组；分类分析是监督研究，通过已知的训练集数据来预测新的数据分类。也就是说在分类中有“标签”这个中间过程。

3. 请介绍一个你知道的数据挖掘算法，并简单阐述它的流程。

Apriori算法：是一种用于关联规则挖掘的算法。主要流程包括生成项集、计算支持度、生成候选规则以及计算可信度四步。首先生成单个项集，计算各项集在数据集中的支持度；然后根据单个项集生成项集对，计算各项集对在数据集中的支持度；接着从项集对中找出支持度大于某个阈值的，生成候选规则；最后计算规则的置信度，保留置信度大于某个阈值的规则作为关联规则。

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单选

1、下列选项哪个描述的是“训练样本”（B）

A、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果

B、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，每个样本还有一个医生诊断结果

C、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果；算法自动得到这些样本的诊断结果

D、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，医生根据这八个指标做出诊断

2、下列选项哪个描述的是“分类”（C）

A、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果

B、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，每个样本还有一个医生诊断结果

C、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，但是没有医生诊断结果；算法自动得到这些样本的诊断结果

D、在电子病历数据中，每一个样本有八个检测指标，医生根据这八个指标做出诊断

3、列哪个选项描述的不是“聚类”（C）

A、搜索引擎返回的文档中，将相似的文档聚合成一类

B、电子商务网站数据中，购物历史相似的用户自动聚合成一组

C、电子商务网站数据中，分析出用户常常一起购买的商品，组合到一起促销

D、在电子病历数据中，将体检指标相似的样本自动聚合成一组

4、在MATLAB语言中，以下说法中错误的是

A、MATLAB中默认的数据类型是double

B、3<5的运算结果是logical类型

C、变量Abc和abc是代表两个相同的变量

D、灰度图的图像矩阵中的数据是uint8类型

5、数据对象的别名不包括（D）

A、记录

B、样本

C、向量

D、特征

数据挖掘期末复习整理

百分位数：在数值序下，数据集合的第K个百分位数是具有如下性质的值xl:百分之K的数据项位于或低于xl. 百分位数的求法：特点：数组按低到高，即从小到大。
Eg,实际步骤： 1. 排序（升） 2. 求（n-1）*k%; 整数部分i;小数部分j; 3. 最终结果=（1-j）*(1+i)th+j*(i+2)th.（th表示序列中第几个数）
如题：求1 3 4 5 6 7 8 9 19 29 39 49 59 69 80的30%百分位数。解：（16-1）*0.3=4.5；得出整数部分为4，小数部分为0.5；结果=（1-0.5）*6+0.5*7=6.5 25. 五数概况（35）：由中位数，四分位数Q1和Q3,最小和最大
观·测值组成，按一下序列写为： Minimun,Q1,Median,Q3,Maximum. 26. 方差、标准差（35）： N个观测值x1,x2………Xn的方差是：其中，x是观测值的均值，观测值的方差是标准差得平方根。 27. 直方图（36）：频率直方图，是一种概括给定属性分布的图形方法。属性A的直方图是将A的数据分布划分成不相交的子集或桶。通常，每个桶的宽度是一致的。每个桶用一个矩形
2．练习题目 1. ex 2.2 2. ex 2.4 3. ex 2.9 4. ex 2.14 5. ex3.4 6. ex 3.5
7. ex 3.7 8. ex 3.12 9. ex 3.13 10. ex 5.3 11. ex 5.5 12. ex 5.10(a) 13. ex 5.13 14. ex 5.14 3．经典算法 1. Aprior算法（P151）:直接；剪枝例5-3 2. 决策树（P189）:信息增益（192）例6-1；增益率（184）例6-

数据挖掘复习题和答案

考虑表中二元分类问題的训练样木集

表

4 - 8练习3的数据集

1. 整个训练样本集关于类属性的嫡是多少

2. 关于这些训练集中al, a2的信息增益是多少

3. 对于连续属性a3,计算所有可能的划分的信息增益。

4. 根据信息增益，al, a2, a3哪个是罠佳划分

5. *

6. 根据分类错误率，al, a2哪具最佳

根掩ini 指标，al, a2哪个最佳

答1 •

EXamPIeS for COmPUting EntrOPy

EntrOPy =- 0 IOg 0-I10gl=-0-0=0

(5/6)

P(C2) = 5/6

EntrOPy = - (1/6) Iog 2 (1/6)- Iog 2 (5/6) = 0. 65

P(CI)=

-4/9 log (4/9) - 5/9 log(5/9)二・

答2:

SP1itting BaSecI On INFO.・・

• InfOrmatiOn Gain:

GAIN . . - En trOPy (P) --En tropy (I)

Parent Node, P is SPIit into k PartrtiOns; ni is number Of records in PartitiOn i

一 MeaSUreS RedUCtiOn in EntrOPy achieved because Of

the SPIit • ChOOSe the SPlit that achieves most reduction (maximizes GAIN) 一 USed in ID3 and C4.5

数据挖掘期末复习

《数据挖掘》总复习题

1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？

挖掘的数据库类型分类、挖掘的知识类型分类、所用的技术分类、应用分类

2．知识发现过程包括哪些步骤？

数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示

3．什么是概念分层？

一个概念分层定义一个映射序列，将底层概念到更一般的高层概念。

4．多维数据模型上的OLAP操作包括哪些？

上卷、下钻、切片和切块、转轴、其它OLAP操作

5．OLAP服务器类型有哪几种？

关系OLAP(ROLAP)服务器、多维OLAP（MOLAP）服务器、

混合OLAP(HOLAP)服务器、特殊的SQL服务器

6．数据预处理技术包括哪些？

数据清理、数据集成、数据变换、数据归约

7．什么是数据清理？

数据清理例程可以用于填充遗漏的值，平滑数据，找出局外者并纠正数据的不一致性

8．什么是数据集成？

数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。

这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。

9．什么是数据归约？

数据归约技术，如数据方聚集、维归约、数据压缩、数值归约和离散化都可以用来得到数据的归约表示，而使得信息内容的损失最小。

10．数据清理的内容包括哪些？

遗漏值、噪音数据、不一致数据

11.将下列缩略语复原

OLAP——on-line analytical processing

DM——data mining

KDD——knowledge discovery in databases

OLTP——on-line transaction processing

《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案

《数据挖掘方法》期末考试试卷附答案数据挖掘方法期末考试试卷

一、选择题（每题5分，共25分）

1. 数据挖掘的目的是从大量数据中发现有价值的模式和知识。以下哪项不是数据挖掘的主要任务？

A. 分类

B. 聚类

C. 预测

D. 图像识别

答案：D

2. 决策树是一种常见的分类算法，它在哪个阶段进行剪枝？

A. 生成阶段

B. 修剪阶段

C. 测试阶段

D. 应用阶段

答案：B

3. K-近邻算法中，K值一般取多少比较合适？

A. 1

B. 3

C. 5

D. 10

答案：B

4. 在关联规则挖掘中，最小支持度是指？

A. 一条规则必须满足的最小条件概率

B. 一条规则必须满足的最小置信度

C. 数据集中满足条件概率的最小值

D. 数据集中满足条件的最小实例数

答案：D

5. 以下哪种技术不属于聚类分析？

A. 层次聚类

B. 基于密度的聚类

C. 基于距离的聚类

D. 基于规则的聚类

答案：D

二、填空题（每题5分，共25分）

1. 在分类算法中，将数据集中的每个实例分配给一个类别的过程称为________。

答案：分类

2. 决策树算法中，用于评估节点纯度的指标有________、

________和________等。

答案：信息熵、增益、增益率

3. K-均值聚类算法中，簇心的初始值通常通过________算法来确定。

答案：随机初始化

4. 在关联规则挖掘中，________、________和________是三个基本的概念。

答案：项集、频繁项集、关联规则

5. 在基于距离的聚类算法中，常用的距离度量有________、________和________等。

数据挖掘期末考试试题及答案详解

一、选择题（每题2分，共20分）

1. 数据挖掘中，关联规则分析主要用于发现数据中的哪种关系？

A. 因果关系

B. 相关性

C. 聚类关系

D. 顺序关系

答案：B

2. 在决策树算法中，哪个指标用于评估特征的重要性？

A. 信息增益

B. 支持度

C. 置信度

D. 覆盖度

答案：A

3. 以下哪个是数据挖掘的常用方法？

A. 线性回归

B. 逻辑回归

C. 神经网络

D. 所有选项

答案：D

4. K-means聚类算法中，K值的选择是基于什么？

A. 数据的维度

B. 聚类中心的数量

C. 数据的分布情况

D. 数据的规模

答案：B

5. 以下哪个是数据挖掘中常用的数据预处理技术？

A. 数据清洗

B. 数据转换

C. 数据归一化

D. 所有选项

答案：D

...（此处省略其他选择题）

二、简答题（每题10分，共30分）

1. 简述什么是数据挖掘，并列举其主要的应用领域。

答案：数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发现有趣模式的过程。它主要应用于市场分析、风险管理、欺诈检测、客户关系管理等领域。

2. 解释什么是朴素贝叶斯分类器，并说明其在数据挖掘中的应用。

答案：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设特征之间相互独立。在数据挖掘中，朴素贝叶斯分类器常用于文本分类、垃圾邮件检测等任务。

3. 描述K-means聚类算法的基本原理，并举例说明其在实际问题中的应用。

答案：K-means聚类算法是一种基于距离的聚类方法，其目标是将数据点划分到K个簇中，使得每个数据点与其所属簇的中心点的距离之和最小。例如，在市场细分中，K-means聚类可以用来将客户根据购买行为划分为不同的群体。

数据挖掘原理与实践蒋盛益版期末复习

第一章

数据挖掘定义

技术层面：数据挖掘就是从大量数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。

商业层面：数据挖掘就是一种商业信息处理技术，其主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。

数据挖掘任务

预测任务

根据其它属性的值预测特定属性的值，如分类、回归、离群点检测。

描述任务

寻找概括数据中潜在联系的模式，如聚类分析、关联分析、演化分析、序列模式挖掘。

(1) 分类(Classification)分析

分类分析，通过分析示例数据库中的数据为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用此分类规则对其它数据库中的记录进行分类。

分类分析广泛应用于用户行为分析(受众分析)、风险分析、生物科学等。

(2) 聚类(Clustering)分析

“物以类聚，人以群分”。聚类分析技术试图找出数据集中的共性和差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。

(3) 回归(Regression )分析

回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分析方法。其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。

(4) 关联(Association)分析

关联分析，发现特征之间的相互依赖关系，通常是从给定的数据集中发现频繁出现的模式知识(又称为关联规则)。关联分析广泛用于市场营销、事务分析等领域。

聚类与分类的主要区别

聚类与分类是容易混淆的两个概念，聚类是一种无指导的观察式学习，没有预先定义的类。而分类问题是有指导的示例式学习，预先定义的类。

数据挖掘期末考试重点

1·元数据：是关于数据仓库中数据的数据。

2·数据仓库中的元数据可以分为四类

1)关于数据源的元数据：对不同平台上的数据源的物理结构和含义的描述；

2)关于数据模型的元数据：描述了数据仓库中有什么数据以及数据之间的关系，它们是用

户使用管理数据仓库的基础；

3)关于数据仓库映射的元数据：反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，

经过哪些转换，变换和加载过程；

4)关于数据仓库使用的元数据：数据仓库中信息的使用情况描述，这类元数据能帮助用户

到数据仓库查询所需要的信息，用于解决企业问题。

3·数据仓库和数据集市的区别

数据仓库收集了关于整个组织的主题（如顾客、商品、销售、资产和人员）信息，因此是企业范围的。对于数据仓库，通常使用星座模式，因为它能对多个相关的主题建模。

数据集市是数据仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，因此是部门范围的。

对于数据集市，流行星型或雪花模式，因为它们都适合对单个主题建模。

4·数据集市主要有两种结构：

从属数据集市(数据直接来自于中央数据仓库)

独立数据集市(数据直接来源于各生产系统)

5·数据库与数据仓库的联系与区别?

联系：数据仓库的出现，并不是要取代数据库。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。

区别：出发点不同（面向事物/面向主题）、存储的数据不同（实时数据/历史数据）、设计规则不同（范式/反范式）、提供的功能不同（捕获数据/分析数据）、基本元素不同（事实表/维表）、容量不同（GB/TB）、服务对象不同（业务处理人员/高层决策人员）。6·粒度的作用：

粒度越小，数据的综合程度越低，存储的数据越详细，需要的索引项越多，存储的数据量越大；回答查询的种类越多。

大学数据挖掘期末考试题

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数据挖掘试卷

课程代码： C0204413 课程：数据挖掘A 卷

一、判断题（每题1分，10分）

1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ )

2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略,而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（）

3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。( ）

4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时,Ward 方法与组平均非常相似。（）

5. DBSCAN 是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。（）

6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ )

7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（）

8. 对于非对称的属性,只有非零值才是重要的。（ ) 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。( ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。( ）

二、选择题（每题2分，30分)

1。当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？（）

A 。分类

B 。聚类

C 。关联分析

D 。主成分分析

2。（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。

A 。MIN(单链)

B 。MAX （全链)

C 。组平均

D 。Ward 方法

3。数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验"最主要是应用了（ )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4。关于K 均值和DBSCAN 的比较,以下说法不正确的是（ )

数据挖掘期末复习提纲(整理版)

1.熟悉数据挖掘的流程：

提示：1）业务理解2）数据理解3）数据准备4）建立模型5）模型评估6）模型发布

2.数据库系统与数据仓库系统的区别：

数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体操作的、单一的、实时的、更新的数据集合，支持管理机构日常操作的。数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理，这种系统称为OLTP系统，涵盖了组织机构的大部分日常操作；另一方面，数据仓库在数据分析和决策方面为用户和知识工人提供服务。

3. 数据聚合需考虑的问题;

4. 利用免费商品做促销的关联规则挖掘问题：

1）找到免费商品的频繁1—项集，记为S1。

2）使用FP增长算法生成那些价格不少于$200的频繁项集，记为S2。这是一个单调约束，因此不必要在每一步使用“生成—测试”过程，这样能

节省一些不必要的计算开销。如果我们有一个频繁项价格至少￥200，则

没必要对这个频繁项的任何超集进行测试。这是因为任何其他商品加到

这个频繁项里，价格肯定会增多。需要检验的是超集是否是频繁的。这

里之所以使用FP增长算法的原因是Apriori算法丢弃了那些价格低于

$200的频繁项集。这样导致了将不能够发现满足约束条件的频繁项集。

FP增长算法不会有这样的问题，因为它保留了关于数据库的完整信息在

一个树结构中。

3）从S1S2中找到频繁项集。

4）生成满足最小置信度且形如2

S 的规则。

5.分布式数据的关联规则挖掘方法：

第一．在每一个站点挖掘局部频繁项集，设CF为四个站点的局部频繁项集的并集；

数据挖掘原理与实践蒋盛益答案

习题参考答案

第1 章绪论

1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。

答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,

可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的

数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据

信息。

实际生活的例子：

①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所

开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。

②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文

学家发现其他未知星体。

③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。

④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。

1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？

答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商务的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向”，如何在保持现有的客户

同时吸引更多的客户、如何在客户群中发现潜在价值，一直都是电子商务企业重要任务。但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行

一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中

数据挖掘期末考试计算题及答案

数据挖掘期末考试计算

题及答案

IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

题一：

题二

Distance(G,A)2=; Distance(G,B)2=; Distance(G,C)2=

Distance(G,D)2=; Distance(G,E)2=; Distance(G,F)2=

G的三个最近的邻居为B,F,A,因此G的分类为湖泊水

Distance(H,A)2=; Distance(H,B)2=; Distance(H,C)2=

Distance(H,D)2=; Distance(H,E)2=; Distance(H,F)2=

H的三个最近的邻居为A,D,F,因此H的分类为冰川水

题三

首先计算各属性的信息增益

Gain(Ca+浓度)=0

Gain(Mg+浓度)=

Gain(Na+浓度)=0

Gain(Cl-浓度)=

选择 Cl-

Gain(Ca+浓度)=0

Gain(Mg+浓度)=

Gain(Na+浓度)=

选择Mg+

Gain(Ca+浓度)=

Gain(Na+浓度)=

题四

P(Ca+浓度=低，) =P(Ca+浓度=低| | 类型=冰川水)* P(Cl-浓度=低| 类型=冰川水) *P(冰川水)

=****=

数据挖掘期末复习资料

2009-02-21 20:38:37| 分类：读书笔记 | 标签： |字号大中小订阅

题型：填空（20空）、判断（20分）、简答（5个：预处理方法、决策树、朴素贝叶斯过程、其他一些知识内容）、大题（算法：关联分析、分类、决策树、ID3算法、贝叶斯方法、A神经网络、聚类回归占得比较小）

概述

一、数据挖掘是一个多学科领域，具体涉及到哪些相关学科？数据库及相关领域知识。

二、什么是数据挖掘，产生的背景，典型的数据挖掘系统的主要成分？数据挖掘定义：数据挖掘是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。

典型的数据挖掘系统的主要成分：1.数据库，数据仓库或其他信息库；

2.数据库或数据仓库服务器：

3.知识库；

4.数据挖掘引擎；

5.模式评估模块；

6.图形用户界面。

三、数据挖掘的功能有哪些？

数据挖掘功能-可以挖掘什么类型的模式。数据挖掘任务：描述和预测。

描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性；预测性挖掘任务在当前数据上进行推断。

数据挖掘的功能——用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。其模式类型介绍如下：

（1）、概念/类描述：特征化和区分。用汇总的、简洁的、精确的方式描述每个类和概念，称这种描述为类/概念描述，通过三种方式得到：1）数据特征化 2）数据区分 3）数据特征化和比较。

(2)关联分析：发现规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件。

关联规则的含义为：满足X中条件的数据库元组多半也满足Y中条件。包括多维关联规则和单维关联规则。

(3)分类和预测：分类与预测是两种数据分析形式，它们可用于抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类是找出描述并区分数据类或概念的模型或函数，以便能用模型预测类标记未知的对象类。如：可以构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估（安全或危险）；也可建立一个预测模型以利用顾客收入与职业（参数）预测其可能用于购买计算机设备的支出大小。

数据挖掘期末试题及答案

一、选择题（每题2分，共20分）

1. 数据挖掘中，以下哪个算法是用于分类的？

A. Apriori

B. K-means

C. KNN

D. ID3

2. 以下哪个不是数据挖掘的步骤？

A. 数据预处理

B. 数据集成

C. 数据可视化

D. 数据存储

3. 在关联规则挖掘中，支持度（Support）是指什么？

A. 规则出现的频率

B. 规则的可信度

C. 规则的覆盖范围

D. 规则的强度

4. 以下哪个是聚类算法？

A. Logistic Regression

B. Decision Tree

C. Naive Bayes

D. Hierarchical Clustering

5. 数据挖掘中，特征选择的目的是什么？

A. 增加数据量

B. 减少数据量

C. 增加模型复杂度

D. 减少模型复杂度

二、简答题（每题10分，共30分）

1. 请简述数据挖掘中过拟合的概念及其预防方法。

2. 解释什么是决策树，并说明其在数据挖掘中的应用。

3. 描述数据预处理的重要性及其主要步骤。

三、应用题（每题25分，共50分）

1. 假设你有一个包含客户购买历史的数据集，描述如何使用数据挖掘

技术来发现潜在的购买模式。

2. 给出一个实际例子，说明如何使用关联规则挖掘来提高零售业的销

售效率。

四、案例分析（共30分）

1. 阅读以下案例描述，并分析使用数据挖掘技术解决该问题的优势和

可能遇到的挑战。

案例描述：一家电子商务公司想要通过分析用户浏览和购买行为来优

化其推荐系统。公司收集了大量用户数据，包括浏览历史、购买记录、用户评分和反馈。

答案：

数据挖掘期末考试试题(含答案)

题目一：数据预处理

题目描述：

给定一个包含缺失值的数据集，采取合适的方法对缺失值进行处理，并解释你的方法选择的原因。

答案：

缺失值在数据分析中是一个常见的问题。我选择使用均值填充的方法来处理缺失值。这种方法将缺失的值用该特征的均值进行代替。

我选择均值填充的原因是因为这种方法简单易用，并且可以保持数据的整体分布特征。均值填充假设缺失值与观察到值的分布相似，因此使用均值填充可以避免引入过多的噪音。

题目二：关联规则挖掘

题目描述：

给定一个购物篮数据集，包含多个商品的组合，使用Apriori 算法挖掘频繁项集和关联规则，并给出相关的评估指标。

答案：

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。它通过计算支持度和置信度来挖掘频繁项集和关联规则。

首先，通过扫描数据集，计算每个项集的支持度。然后，根据设定的最小支持度阈值，选取频繁项集作为结果。

接着，根据频繁项集，计算每个规则的置信度。利用最小置信度阈值，筛选出高置信度的关联规则。

评估指标包括支持度、置信度和提升度。支持度衡量一个项集在数据集中出现的频率，置信度衡量规则的可信程度，提升度衡量规则对目标项集出现的增益。

题目三：聚类算法

题目描述：

给定一个数据集，包含多个样本和多个特征，使用K-means算法将样本划分为K个簇，并解释评估聚类性能的指标。

答案：

K-means算法是一种常用的聚类算法。它通过迭代的方式将样

本划分为K个簇。

首先，随机选择K个初始聚类中心。然后，对于每个样本，计算其与每个聚类中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。