大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析
数据挖掘考试题及答案
数据挖掘考试题及答案### 数据挖掘考试题及答案#### 一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的目的是发现数据中的：- A. 错误- B. 模式- C. 异常- D. 趋势答案：B2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法：- A. 决策树- B. 聚类分析- C. 线性回归- D. 神经网络答案：C3. 关联规则挖掘中，Apriori算法用于发现：- A. 频繁项集- B. 异常值- C. 趋势- D. 聚类答案：A4. K-means算法是一种：- A. 分类算法- B. 聚类算法- C. 预测算法- D. 关联规则挖掘算法答案：B5. 以下哪个指标用于评估分类模型的性能：- A. 准确率- B. 召回率- C. F1分数- D. 所有以上答案：D#### 二、简答题（每题10分，共30分）1. 描述数据挖掘中的“过拟合”现象，并给出避免过拟合的策略。
答案：过拟合是指模型对训练数据拟合得过于完美，以至于失去了泛化能力。
避免过拟合的策略包括：使用交叉验证、正则化技术、减少模型复杂度、获取更多的训练数据等。
2. 解释什么是“数据清洗”以及它在数据挖掘中的重要性。
答案：数据清洗是指从原始数据中识别并纠正（或删除）错误、重复或不完整的数据的过程。
它在数据挖掘中至关重要，因为脏数据会导致分析结果不准确，影响最终的决策。
3. 描述“特征选择”在数据挖掘中的作用。
答案：特征选择是数据挖掘中用来降低数据维度、提高模型性能和减少计算成本的过程。
通过选择最有信息量的特征，可以去除冗余或无关的特征，从而提高模型的准确性和效率。
#### 三、应用题（每题25分，共50分）1. 假设你正在分析一个电子商务网站的用户购买行为，描述你将如何使用数据挖掘技术来识别潜在的营销机会。
答案：首先，我会使用聚类分析来识别不同的用户群体。
然后，通过关联规则挖掘来发现不同用户群体的购买模式。
接着，利用分类算法来预测用户可能感兴趣的产品。
大数据分析与挖掘复习 题集附答案
大数据分析与挖掘复习题集附答案大数据分析与挖掘复习题集附答案一、选择题1. 数据挖掘的主要任务是：A. 模式发现和模型评估B. 数据收集和整理C. 数据分析和可视化D. 数据传输和存储答案：A2. 在数据挖掘过程中，数据预处理的目的是：A. 提取有价值的信息B. 去除异常值和噪声C. 构建合适的模型D. 优化数据存储结构答案：B3. 关联规则挖掘是指：A. 发现不同属性之间的关联关系B. 预测未来事件的发生C. 分析数据的变化趋势D. 构建数据的分类模型答案：A4. 在数据挖掘中，分类和聚类的主要区别在于：A. 数据来源的不同B. 目标的不同C. 算法的不同D. 结果的不同答案：B5. 大数据分析的核心挑战是：A. 数据存储和处理速度B. 数据质量和准确性C. 数据安全和隐私保护D. 数据可视化和展示答案：A二、填空题1. __________是指通过对海量数据进行深入分析和挖掘，从中发现有价值的信息。
答案：大数据分析与挖掘2. 在数据挖掘过程中，将数据按照一定的规则进行重新排列，以便更方便地进行分析和挖掘，这个过程称为__________。
答案：数据预处理3. 数据挖掘中的分类算法主要是通过对已有的样本进行学习和训练，从而预测新的样本所属的__________。
答案：类别4. 聚类算法是将相似的数据样本归为一类，不需要事先知道数据的__________。
答案：类别5. 在大数据分析中，数据的__________对于结果的准确性和可靠性至关重要。
答案：质量三、简答题1. 请简要说明大数据分析与挖掘的步骤和流程。
答：大数据分析与挖掘的步骤主要包括数据收集与清洗、数据预处理、模式发现、模型评估和应用。
首先，需要从各个数据源收集所需数据，并对数据进行清洗，去除异常值和噪声。
然后，通过数据预处理，对数据进行规范化、离散化等处理，以便于后续的分析和挖掘。
接着，利用合适的算法和技术，进行模式发现，例如关联规则挖掘、分类和聚类等。
数据挖掘考试题库及答案
数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，以下哪项不是数据挖掘的主要任务？A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案：D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案：D3. 数据挖掘中，以下哪项技术常用于分类和预测？A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案：D4. 在数据挖掘中，以下哪个概念表示数据集中的属性？A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案：C5. 数据挖掘中，以下哪个算法用于求解关联规则？A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案：A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。
答案：有价值7. 在数据挖掘中，分类任务分为有监督学习和______学习。
答案：无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构，其核心思想是______。
答案：递归划分9. 关联规则挖掘中，支持度表示某个项集在数据集中的出现频率，置信度表示______。
答案：包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中，聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。
答案：相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。
（）答案：错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。
（）答案：正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。
（）答案：错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。
（）答案：正确15. 关联规则挖掘中，支持度越高，关联规则越可靠。
（）答案：错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。
答案：数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
17. 简述决策树算法的基本原理。
答案：决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。
它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分，将数据集划分为若干个子集，直到满足停止条件。
《数据挖掘》试题与答案[精品文档]
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一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。
流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。
2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。
例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。
2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。
若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。
3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。
由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。
假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。
大数据时代下的数据挖掘试题及答案..
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)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？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析
《⼤数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析《海量数据挖掘技术及⼯程实践》题⽬⼀、单选题（共80题）1)( D )的⽬的缩⼩数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的⼈很⼤概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. ⾃然语⾔处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓⼩偷，描述警察抓的⼈中有多少个是⼩偷的标准。
(b)描述有多少⽐例的⼩偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进⾏集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)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？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建⽴⼀个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪⼀类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下⾯哪种不属于数据预处理的⽅法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使⽤如下每种⽅法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第⼏个箱⼦内？(B)A.第⼀个B.第⼆个C.第三个D.第四个9)下⾯哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有⾮零值才重要的⼆元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.⾮对称的⼆元属性D.对称属性11)以下哪种⽅法不属于特征选择的标准⽅法： (D)A.嵌⼊B.过滤C.包装D.抽样12)下⾯不属于创建新属性的相关⽅法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下⾯哪个属于映射数据到新的空间的⽅法？ (A)A.傅⽴叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最⼤最⼩值分别是12000元和98000元。
大数据挖掘及应用期末试题及答案
大数据挖掘及应用期末试题及答案一、概述大数据挖掘是指通过对大量数据的收集、整理和分析，从中发现有用的信息、模式和关联性。
在当今信息化时代，大数据挖掘已成为各行各业重要的工具和手段。
本文将介绍大数据挖掘的一些基本概念，并给出一份期末试题及答案作为例子。
二、大数据挖掘的基本概念1. 数据收集与整理大数据挖掘的第一步是收集和整理数据，这些数据可以来源于各种渠道，如社交媒体、传感器、日志文件等。
数据收集的质量和准确性对后续的挖掘过程至关重要。
2. 数据预处理大数据挖掘中，数据预处理是不可或缺的环节。
该过程主要包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据变换等。
通过数据预处理，可以提高挖掘结果的准确性和可信度。
3. 特征选择与提取在大数据挖掘中，一个重要的任务是选择和提取出对于挖掘目标最有用的特征。
这可以通过各种方法来实现，如信息增益、相关性分析、主成分分析等。
4. 数据挖掘算法大数据挖掘涉及多种挖掘算法，如聚类、分类、关联规则、时序分析等。
这些算法可以帮助挖掘出数据中的隐藏规律和模式。
5. 模型评估与优化挖掘得到的模型需要进行评估和优化，以保证其准确性和可靠性。
评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。
三、大数据挖掘及应用期末试题以下是一份大数据挖掘及应用的期末试题，供同学们进行自主学习和思考：试题一：数据清洗请简述数据清洗的作用，并列举三种常见的数据清洗方法。
试题二：特征选择假设你要对一家电商平台的用户进行分类，以便进行个性化推荐。
你会选择怎样的特征来进行分类？请简要说明你的理由。
试题三：聚类分析假设你正在研究一款新药的效果，并希望对病人进行分类。
请问聚类分析是否适用于这个场景？如果适用，请简要描述一下你会采用的聚类算法，并解释其原理。
试题四：关联规则挖掘你正在研究一家超市的销售情况，希望发现一些产品之间的关联规则。
请列举出一条可能的关联规则，并解释其意义。
四、大数据挖掘及应用期末试题答案答案一：数据清洗数据清洗是指对数据集中的异常值、噪声数据和缺失值进行处理，以提高数据质量和挖掘结果的准确性。
数据挖掘测试题及答案
数据挖掘测试题及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是：A. 数据清洗B. 数据转换C. 模式发现D. 数据存储答案：C2. 以下哪项不是数据挖掘的常用算法？A. 决策树B. 聚类分析C. 线性回归D. 关联规则答案：C二、填空题1. 数据挖掘中的_________是指在大量数据中发现的有意义的模式。
答案：知识2. 一种常用的数据挖掘技术是_________，它用于发现数据中隐藏的分组。
答案：聚类三、简答题1. 简述数据挖掘与数据分析的区别。
答案：数据挖掘是一种自动或半自动的过程，旨在从大量数据中发现模式和知识。
数据分析通常涉及更具体的查询和问题，使用统计方法来理解数据。
2. 描述什么是关联规则挖掘，并给出一个例子。
答案：关联规则挖掘是一种用于发现变量之间有趣关系的技术，特别是变量之间的频繁模式、关联或相关性。
例如，在市场篮子分析中，关联规则挖掘可以用来发现顾客购买行为中的模式，如“购买面包的顾客中有80%也购买了牛奶”。
四、计算题1. 给定以下数据集，计算支持度和置信度：| 事务ID | 购买的商品 |||-|| 1 | A, B || 2 | A, C || 3 | B, C || 4 | A, B, C || 5 | B, D |(1) 计算项集{A}的支持度。
(2) 计算规则A => B的置信度。
答案：(1) 项集{A}的支持度为4/5，因为A出现在4个事务中。
(2) 规则A => B的置信度为3/4，因为A和B同时出现在3个事务中，而A出现在4个事务中。
五、论述题1. 论述数据挖掘在电子商务中的应用，并给出至少两个具体的例子。
答案：数据挖掘在电子商务中的应用非常广泛，包括：- 客户细分：通过数据挖掘技术，商家可以识别不同的客户群体，为每个群体提供定制化的服务或产品。
- 推荐系统：利用关联规则挖掘，电商平台可以推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户满意度和购买率。
- 欺诈检测：通过分析交易模式，数据挖掘可以帮助识别异常行为，预防信用卡欺诈等风险。
数据挖掘习题及解答-完美版
Data Mining Take Home Exam学号: xxxx 姓名: xxx（1）计算整个数据集的Gini指标值。
（2）计算属性性别的Gini指标值（3）计算使用多路划分属性车型的Gini指标值（4）计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值（5）下面哪个属性更好，性别、车型还是衬衣尺码？为什么？(3)=26/160=0.1625]*2=8/25+6/35=0.4914(5)比较上面各属性的Gini值大小可知，车型划分Gini值0.1625最小，即使用车型属性更好。
2. （(1) 将每个事务ID视为一个购物篮，计算项集{e}，{b,d} 和{b,d,e}的支持度。
（2）使用（1）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。
（3）将每个顾客ID作为一个购物篮，重复（1）。
应当将每个项看作一个二元变量（如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次，则为1，否则，为0）。
（4）使用（3）的计算结果，计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。
答：（1）由上表计数可得{ｅ}的支持度为8/10=0.8；{ｂ，ｄ}的支持度为2/10=0.2；｛b,d,e｝的支持度为2/10=0.2。
（2）c[{b,d}→{e}]=2/8=0.25; c[{e}→{b,d}]=8/2=4。
（3）同理可得：{e}的支持度为4/5=0.8，{b,d}的支持度为5/5=1，{b,d,e}的支持度为4/5=0.8。
（4）c[{b,d}→{e}]=5/4=1.25，c[{e}→{b,d}]=4/5=0.8。
3. （20分）以下是多元回归分析的部分R输出结果。
> ls1=lm(y~x1+x2)> anova(ls1)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x1 1 10021.2 10021.2 62.038 0.0001007 ***x2 1 4030.9 4030.9 24.954 0.0015735 **Residuals 7 1130.7 161.5> ls2<-lm(y~x2+x1)> anova(ls2)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x2 1 3363.4 3363.4 20.822 0.002595 **x1 1 10688.7 10688.7 66.170 8.193e-05 ***Residuals 7 1130.7 161.5（1）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = 0H a: β1≠ 0计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？（2）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β2 = 0H a: β2≠ 0计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？（3）用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = β2 = 0H a: β1和β2 并不都等于零计算检验统计量；是否拒绝零假设，为什么？解：（1）根据第一个输出结果F=62.083>F（2，7）=4.74，p<0.05，所以可以拒绝原假设，即得到不等于0。
数据挖掘期末考试试题及答案详解
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：B2. 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：A3. 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：D4. 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：B5. 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。
三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一组数据点：{(1,2), (2,3), (3,4), (4,5)}，请使用K-means算法将这些点分为两个簇，并计算簇的中心点。
答案：首先随机选择两个点作为初始中心点，然后迭代地将每个点分配到最近的中心点，接着更新中心点。
数据挖掘期末试题及答案完整版
数据挖掘期末试题及答案完整版本文档为数据挖掘课程的期末试题及答案完整版，共分为两部分：试题1. 简述数据挖掘的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。
2. 数据挖掘的分类有哪些？分别说明其特点和应用场景。
3. 什么是关联规则挖掘？具体方法是什么？4. 简述聚类分析的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。
5. 什么是K-means算法？其具体流程是什么？如何确定K值？6. 什么是分类算法？具体有哪些分类算法？举例说明其应用场景。
7. 什么是决策树？它的构建方法是什么？8. 什么是人工神经网络？具体的工作原理是怎样的？9. 什么是支持向量机？简述其分类原理及构建方法。
10. 集成研究是什么？其主要有哪些方法？答案1. 数据挖掘定义：是从大量数据中自动提取未知、隐含的且潜在有用的信息和模式的计算技术，主要应用场景包括：金融风险控制、市场营销、医学诊断和电子商务等领域。
2. 数据挖掘的分类：基于任务分类、基于数据挖掘方法分类、基于应用领域分类等。
其中基于数据挖掘方法的分类包括：分类、聚类、关联规则挖掘、时序挖掘、离群点检测和特征选择等，它们分别对应不同类型的数据挖掘任务和数据类型。
3. 关联规则挖掘：是一种在数据集中发现有趣关系的方法。
具体方法包括：设定最小支持度和最小置信度阈值、频繁集生成、生成关联规则等。
4. 聚类分析：是一种常用的数据挖掘技术，主要应用场景包括：图像分割、生物信息学、无监督研究等领域。
5. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，具体流程包括：选择初始聚类中心、计算数据点到聚类中心的距离、分组聚类、重新计算聚类中心等。
确定K值有多种方法，常用的有肘部法和轮廓系数法。
6. 分类算法：是一种重要的数据挖掘技术，主要包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机等方法。
不同的算法适用于不同类型的数据和任务场景。
7. 决策树：是一种基于树结构的分类方法，具体构建方法包括：选择最优特征、树的生长、剪枝等。
最新《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案资料
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)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？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
大数据与数据挖掘考试题_《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案
⼤数据与数据挖掘考试题_《⼤数据时代下的数据挖掘》试题及答案 -A.地址 C.情绪B.⾏为 D.来源70) 通过数据收集和展⽰数据背后的( D ),运⽤丰富的、具有互动性的可视化⼿段,数据新闻学成为新闻学作为⼀门新的分⽀进⼊主流媒体,即⽤数据报道新闻。
A.数据收集 C.真相B.数据挖掘D. 关联与模式71) CRISP-DM 模型中Evaluation表⽰对建⽴的模型进⾏评估,重点具体考虑得出的结果是否符合( C )的商业⽬的。
A.第⼆步 C.第⼀步B.第三步 D.最后⼀步72) 发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：连接数据,作数据准备；给定最⼩⽀持度和( D ),利⽤数据挖掘⼯具提供的算法发现关联规则；可视化显⽰、理解、评估关联规则 A. 最⼩兴趣度 C. 最⼤⽀持度B. 最⼩置信度 D. 最⼩可信度73) 规则I->j,“有可能”,等于所有包含I的购物篮中同时包含J的购物篮的⽐例,为( B )。
A. 置信度 C. 兴趣度B.可信度D. ⽀持度74) 如果⼀个匹配中,任何⼀个节点都不同时是两条或多条边的端点,也称作( C )A. 极⼤匹配 C完美匹配B.⼆分匹配 D.极⼩匹配75) 只要具有适当的政策推动,⼤数据的使⽤将成为未来提⾼竞争⼒、⽣产⼒、创新能⼒以及( D )的关键要素。
A.提⾼消费B.提⾼GDPC.提⾼⽣活⽔平D. 创造消费者盈余76) 个性化推荐系统是建⽴在海量数据挖掘基础上的⼀种⾼级商务智能平台,以帮助( D )为其顾客购物提供完全个性化的决策⽀持和信息服务。
A.公司B.各单位C.跨国企业D. 电⼦商务⽹站77) 云计算是对( D )技术的发展与运⽤A.并⾏计算B.⽹格计算C.分布式计算D.三个选项都是78) ( B )是Google提出的⽤于处理海量数据的并⾏编程模式和⼤规模数据集的并⾏运算的软件架构。
A.GFSB.MapReduceC.ChubbyD.BitTable79) 在Bigtable中，( A )主要⽤来存储⼦表数据以及⼀些⽇志⽂件A. GFSB. ChubbyC.SSTableD.MapReduce⼆、判断题(共40题)1) 分类是预测数据对象的离散类别，预测是⽤于数据对象的连续取值。
数据挖掘考试题及答案
数据挖掘考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 数据清洗答案：D2. 以下哪个算法不是用于分类的？A. 决策树B. 支持向量机C. K-meansD. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现以下哪种类型的模式？A. 序列模式B. 分类模式C. 频繁项集D. 聚类模式答案：C4. 以下哪个指标不是用于评估分类模型性能的？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 马氏距离答案：D5. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案：A6. 以下哪个选项不是数据挖掘过程中的步骤？A. 数据预处理B. 模式发现C. 结果评估D. 数据存储答案：D7. 在数据挖掘中，异常检测的主要目的是识别以下哪种类型的数据？A. 频繁出现的模式B. 罕见的模式C. 预测未来的数据D. 聚类的数据答案：B8. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据压缩答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于特征选择的？A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 支持向量机D. 决策树答案：D10. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据表示方法？A. 决策树B. 向量空间模型C. 邻接矩阵D. 频率分布表答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些？A. K-meansB. 层次聚类C. DBSCAND. 支持向量机答案：A、B、C12. 在数据挖掘中，以下哪些是关联规则挖掘的典型应用场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 社交网络分析答案：A、C13. 数据挖掘中，以下哪些是分类模型评估的常用指标？A. 准确率B. 召回率C. ROC曲线D. 马氏距离答案：A、B、C14. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征变换D. 数据清洗答案：A、B、C15. 数据挖掘中，以下哪些是数据预处理的常见任务？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据规范化D. 数据压缩答案：A、B、C三、简答题（每题10分，共30分）16. 请简述数据挖掘中分类和聚类的主要区别。
数据挖掘试题及答案
数据挖掘试题及答案### 数据挖掘试题及答案#### 一、选择题1. 数据挖掘的最终目标是什么？- A. 数据清洗- B. 数据集成- C. 数据分析- D. 发现知识答案：D2. 以下哪个算法不属于聚类算法？- A. K-means- B. DBSCAN- C. Apriori- D. Hierarchical Clustering答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现什么？ - A. 异常值- B. 频繁项集- C. 趋势- D. 聚类答案：B4. 决策树算法中的剪枝操作是为了解决什么问题？- A. 过拟合- B. 欠拟合- C. 数据不平衡- D. 特征选择答案：A5. 以下哪个是时间序列分析的常用方法？- A. 逻辑回归- B. 线性回归- C. ARIMA模型- D. 支持向量机答案：C#### 二、简答题1. 简述数据挖掘中的分类和聚类的区别。
答案：分类是监督学习过程，它使用标记的训练数据来预测数据的类别。
聚类是无监督学习过程，它将数据分组，使得同一组内的数据点相似度较高，不同组之间的数据点相似度较低。
2. 解释什么是异常检测，并给出一个实际应用的例子。
答案：异常检测是一种识别数据集中异常或不寻常模式的方法。
它通常用于识别欺诈行为、网络安全问题或机械故障。
例如，在信用卡交易中，异常检测可以用来识别潜在的欺诈行为。
3. 描述决策树的工作原理。
答案：决策树通过一系列的问题（通常是二元问题）来对数据进行分类。
从根节点开始，数据被分割成不同的子集，然后每个子集继续被分割，直到达到叶节点，叶节点代表最终的分类结果。
#### 三、应用题1. 给定一组客户数据，包括年龄、收入和购买历史。
使用数据挖掘技术来识别哪些客户更有可能购买新产品。
答案：可以使用决策树或逻辑回归等分类算法来分析客户数据，识别影响购买行为的关键特征。
通过训练模型，可以预测哪些客户更有可能购买新产品。
2. 描述如何使用关联规则挖掘来发现超市中商品的购买模式。
大数据时代下的数据挖掘试题及复习资料
大数据时代下的数据挖掘试题及复习资料《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)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？(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
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《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题）1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A)(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。
(b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
A. Precision,RecallB. Recall,PrecisionA. Precision,ROC D. Recall,ROC4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C)A. 频繁模式挖掘B. 分类和预测C. 数据预处理D. 数据流挖掘5)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(B)A. 分类B. 聚类C. 关联分析D. 隐马尔可夫链6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务(C)A. 根据内容检索B. 建模描述C. 预测建模D. 寻找模式和规则7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D)A.变量代换B.离散化C.聚集D.估计遗漏值8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204,215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。
等频（等深）划分时，15在第几个箱子内(B)A.第一个B.第二个C.第三个D.第四个9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D)A.标称B.序数C.区间D.相异10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C )A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D)A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B)A.特征提取B.特征修改C.映射数据到新的空间D.特征构造13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A)A.傅立叶变换B.特征加权C.渐进抽样D.维归约14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。
利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。
对属性income的73600元将被转化为：(D)15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。
则年级属性的众数是： (A)A.一年级B.二年级C.三年级D.四年级16)下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术： (B)A.等高线图B.饼图C.曲面图D.矢量场图17)在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是： (D)A.有放回的简单随机抽样B.无放回的简单随机抽样C.分层抽样D 渐进抽样18)数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是 (C)A.数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容B.捕捉到的新数据会覆盖原来的快照C.数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容D.数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合19)下面关于数据粒度的描述不正确的是: (C)A.粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别B.数据越详细,粒度就越小,级别也就越高C.数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高D.粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量20)有关数据仓库的开发特点,不正确的描述是: (A)A.数据仓库开发要从数据出发B.数据仓库使用的需求在开发出去就要明确C.数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发D.在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式21)关于OLAP的特性,下面正确的是: (D)(1)快速性 (2)可分析性 (3)多维性 (4)信息性 (5)共享性A.(1) (2) (3)B.(2) (3) (4)C.(1) (2) (3) (4)D.(1) (2) (3) (4) (5)22)关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C)主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同B.与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的23)关于OLAP和OLTP的说法,下列不正确的是: (A)事务量大,但事务内容比较简单且重复率高的最终数据来源与OLTP不一样面对的是决策人员和高层管理人员以应用为核心,是应用驱动的24)设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生( C )个关联规则。
25)考虑下面的频繁3-项集的集合：{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5}假定数据集中只有5个项,采用合并策略,由候选产生过程得到4-项集不包含（ C ）,2,3,4 ,2,3,5,2,4,5 ,3,4,526)下面选项中t不是s的子序列的是 ( C )=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{3,6},{8}>=<{2,4},{3,5,6},{8}> t=<{2},{8}>=<{1,2},{3,4}> t=<{1},{2}>=<{2,4},{2,4}> t=<{2},{4}>27)在图集合中发现一组公共子结构,这样的任务称为 ( B )A.频繁子集挖掘B.频繁子图挖掘C.频繁数据项挖掘D.频繁模式挖掘28)下列度量不具有反演性的是 (D)A.系数B.几率度量 D.兴趣因子29)下列 ( A )不是将主观信息加入到模式发现任务中的方法。
A.与同一时期其他数据对比B.可视化C.基于模板的方法D.主观兴趣度量30)下面购物蓝能够提取的3-项集的最大数量是多少（C）31)以下哪些算法是分类算法（B）32)以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题（A）D.神经网络33)决策树中不包含一下哪种结点 ( C )A.根结点（root node)B.内部结点（internal node）C.外部结点（external node）D.叶结点（leaf node）34)以下哪项关于决策树的说法是错误的 (C)A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响B. 子树可能在决策树中重复多次C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感D. 寻找最佳决策树是NP完全问题35)在基于规则分类器的中,依据规则质量的某种度量对规则排序,保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类,这种方案称为 (B)A. 基于类的排序方案B. 基于规则的排序方案C. 基于度量的排序方案D. 基于规格的排序方案。
36)以下哪些算法是基于规则的分类器 (A)A. B. KNNC. Naive BayesD. ANN37)可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（C）。
A. 决策树、对数回归、关联模式B. K均值法、SOM神经网络C. Apriori算法、FP-Tree算法D. RBF神经网络、K均值法、决策树38)如果对属性值的任一组合,R中都存在一条规则加以覆盖,则称规则集R中的规则为( B )A.无序规则B.穷举规则C.互斥规则D.有序规则39)用于分类与回归应用的主要算法有: ( D )算法、HotSpot算法神经网络、K均值法、决策树均值法、SOM神经网络D.决策树、BP神经网络、贝叶斯40)如果允许一条记录触发多条分类规则,把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票,然后计票确定测试记录的类标号,称为（A）A.无序规则B.穷举规则C.互斥规则D.有序规则41)考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出,剩余的比赛队1获胜。
队0获胜的比赛中只有30%是在队1的主场,而队1取胜的比赛中75%是主场获胜。
如果下一场比赛在队1的主场进行队1获胜的概率为 (C)以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有 (A)A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B.可以处理冗余特征C.训练ANN是一个很耗时的过程D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络43)通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为 (A)A.组合(ensemble)B.聚集(aggregate)C.合并(combination)D.投票(voting)44)简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作（ B ）A.层次聚类B.划分聚类C.非互斥聚类D.模糊聚类45)在基本K均值算法里,当邻近度函数采用（ A ）的时候,合适的质心是簇中各点的中位数。
A.曼哈顿距离B.平方欧几里德距离C.余弦距离散度46)（ C ）是一个观测值,它与其他观测值的差别如此之大,以至于怀疑它是由不同的机制产生的。
A.边界点B.质心C.离群点D.核心点47)BIRCH是一种（ B ）。
A.分类器B.聚类算法C.关联分析算法D.特征选择算法48)检测一元正态分布中的离群点,属于异常检测中的基于（ A ）的离群点检测。
A.统计方法B.邻近度C.密度D.聚类技术49)（ C ）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。
（单链）（全链）C.组平均方法50)（ D ）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量,它是一种凝聚层次聚类技术。
（单链）（全链）C.组平均方法51) 下列算法中，不属于外推法的是（ B ）。
A.移动平均法B.回归分析法C.指数平滑法D.季节指数法52) 关联规则的评价指标是：（ C ）。
A. 均方误差、均方根误差B. Kappa统计、显著性检验C. 支持度、置信度D. 平均绝对误差、相对误差53)关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是（ A ）。
均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。
均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。
均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。
均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
54）从研究现状上看，下面不属于云计算特点的是（ C ）A.超大规模B.虚拟化C.私有化D.高可靠性55)考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近,但属于不同的类,因为这两个对象一般不会共享许多近邻,所以应该选择（ D ）的相似度计算方法。