数据挖掘期末考试计算题及答案

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大学数据挖掘期末考试题

大学数据挖掘期末考试题学院试题密封期限：学期末本试题共三部分，满分100分，考试时间120分钟。

第一部分：选择题（共40分，每小题2分）1.下列哪个选项是正确的？A.选项AB.选项BC.选项CD.选项D2.下列哪个选项是错误的？A.选项AB.选项BC.选项CD.选项D3.以下哪项描述不正确？A.选项AB.选项BC.选项CD.选项D4.以下哪项描述正确？A.选项AB.选项BC.选项CD.选项D第二部分：填空题（共30分，每小题3分）1.我国现行的宪法于（1）年（2）月（3）日颁布。

2.我国的国家根本大法是（4）。

3.《中华人民共和国宪法》规定：中华人民共和国的一切权力属于（5）。

4.全国人民代表大会是我国的最高国家权力机关，它的最高领导机构是（6）。

5.中华人民共和国主席、副主席由全国人民代表大会选举，任期（7）年。

第三部分：简答题（共30分，每小题10分）1.请简要介绍我国的政治制度。

我国的政治制度是社会主义制度，是以工人阶级为领导的以工农联盟为基础的人民民主专政。

我国最高国家权力机关是全国人民代表大会和它的常委会，国家行政机关是国务院和它的组成部门，最高审判机关是XXX，最高检察机关是XXX。

2.请简要介绍我国的经济发展情况。

我国的经济发展取得了长足的进步，成为世界第二大经济体。

我国实行的是社会主义市场经济，通过改革开放，吸引了大量的外资，推动了经济的快速发展。

我国的GDP连续多年以高速增长，人民生活水平不断提高。

3.请简要介绍我国的文化传统。

我国的文化传统源远流长，拥有悠久的历史和丰富的文化遗产。

我国的文化包括中华文化、儒家文化、道家文化、XXX文化等等。

中华文化是我国的主要文化，它包括了诗、书、画、印、琴、棋、剑等七艺，是我国的传统文化精髓。

儒家文化是我国的传统文化之一，它强调仁爱、诚信、孝道等道德观念。

道家文化是我国的哲学文化，它强调道、德、天、地等观念。

文化是我国的宗教文化，它强调慈悲、般若等观念。

《数据挖掘教学课件》数据挖掘期末考题（答案）

华南理工大学计算机科学与工程学院2012—2013学年度第二学期期末考试《数据仓库与数据挖掘技术》试卷(假的)专业：计算机科学与技术年级：2010 姓名：学号：注意事项：1. 本试卷共四大题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；题号一二三四总分得分一.填空题（每空1分，共20分）1.数据仓库的特征包括_面向主题________、___集成_________、__时变_________和非易失性。

2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。

3.仓库数据库服务器、_LOAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。

4. OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括 __上卷___、__下钻____、___切片____、__切块__________、__转轴_________等。

5. 知识发现过程的主要步骤有：数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表示_______。

6. 数据仓库的视图的分类有:自顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。

二.简答题(每题6分，共42分)1.简述处理空缺值的方法。

1、忽略该记录2、手工填写空缺值3、使用默认值4、使用属性平均值5、使用同类样本平均值6、使用最可能的值2.挖掘的知识类型。

1、概念/类描述：特征化和区分2、挖掘频繁模式、关联和相关3、分类和预测4、聚类分析5、离群点分析6、演变分析3.何为OLTP与OLAP及他们的主要区别。

联机事务处理OLTP (on-line transaction processing)；联机分析处理OLAP (on-line analytical processing)；OLTP和OLAP的区别：用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。

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。

数据挖掘习题及解答-完美版

Data Mining Take Home Exam学号: xxxx 姓名: xxx 1. （20分）考虑下表的数据集。

（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？解：（1） Gini=1-(10/20)^2-(10/20)^2=0.5 (2)Gini=[{1-(6/10)^2-(4/10)^2}*1/2]*2=0.48 (3)Gini={1-(1/4)^2-(3/4)^2}*4/20+{1-(8/8)^2-(0/8)^2}*8/20+{1-(1/8)^2-(7/8)^2}*8/2 0=26/160=0.1625(4)Gini={1-(3/5)^2-(2/5)^2}*5/20+{1-(3/7)^2-(4/7)^2}*7/20+[{1-(2/4)^2-(2/4)^2}*4/ 20]*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. （20分）考虑下表中的购物篮事务数据集。

(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。

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。

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。

数据挖掘期末试卷

数据挖掘期末试卷一、简答题（共5题，每题10分）1.数据挖掘的定义和目标是什么？2.数据预处理的步骤有哪些？请详细描述。

3.请简述交叉验证在数据挖掘中的作用。

4.请解释什么是聚类分析，并举例说明其在实际应用中的作用。

5.请解释关联规则挖掘的概念，并说明其在市场篮子分析中的应用。

二、计算题（共2题，每题20分）1.假设有一个包含100个数据样本的数据集D，其中80个样本属于类别A，20个样本属于类别B。

现给定一个新的数据样本x，请根据给定的数据集D和数据样本x，使用K近邻算法来确定x的类别，并说明你的推理过程。

2.给定一个包含1000个样本的数据集D，每个样本包含5个特征。

现在希望通过主成分分析（PCA）来对数据集进行降维处理。

请根据给定的数据集D，使用PCA算法来完成降维处理，并说明你的推理过程。

三、编程题（共1题，40分）对于给定的数据集D，其中包含1000个数据样本，每个样本包含5个特征。

请编写Python代码来实现基于K均值算法的聚类分析，并对数据集D进行聚类。

请在代码注释中详细描述你的算法实现过程，并附带代码运行结果截图。

四、应用题（共1题，20分）假设你是一家电商平台的数据分析师，现在希望通过关联规则挖掘来分析用户的购物行为。

请根据给定的购物篮数据集，使用关联规则挖掘算法来发现频繁项集和关联规则，并解释你的挖掘结果。

五、思考题（共1题，10分）数据挖掘技术在当今社会的各个领域中起到了重要的作用。

请从你所了解的领域中选择一个，并说明数据挖掘在该领域中的应用场景和作用。

同时，对于这个领域中可能出现的挑战和问题，你认为采用数据挖掘技术能够解决哪些问题，又有哪些限制？以上为《数据挖掘期末试卷》的题目列表，包括了简答题、计算题、编程题、应用题和思考题。

希望能够通过这些题目来测试学生对于数据挖掘知识的理解和应用能力。

祝大家成功完成试卷！。

数据挖掘期末考试计算题及答案

题一：一阶项目集支持度ａ５b 4c 2d 5e 3ｆ 4ｇ 6 一阶频繁集支持度a 5ｂ 4ｄ 5f ４g 6 二阶候选集支持度ａb 3ad ４af 2aｇ 5bd 3ｂf 1bｇ３dｆ３dg 4fg 3二阶频繁集支持度aｄ 4aｇ 5dg 4三阶候选集支持度adg 4三阶频繁集支持度ａdg 4Diｓtanｃe（G,Ａ）２=0、1; Disｔaｎｃｅ（Ｇ，B）2＝0、03；Dｉs ｔance（G,Ｃ）2=0、１１Distａnce（G，D)2＝0、1２；Dｉｓｔance(G,E）2=0、16;Dｉstan ｃe(G,Ｆ)2=0、0５G得三个最近得邻居为Ｂ，F，Ａ,因此G得分类为湖泊水Ｄistanｃｅ（H，A)2=0、03；Disｔance（H，B)2=0、18; Ｄisｔancｅ(H,C）２=0、22Diｓｔance（H,D)2=0、0３; Diｓｔancｅ(H，Ｅ）2＝０、21；Dｉstan ｃe(H,F）２=０、16H得三个最近得邻居为A,D,F,因此H得分类为冰川水题三首先计算各属性得信息增益Ga ｉn （Ｃa ＋浓度)＝０Gain （Ｍg+浓度）=０、１85Gain(Na+浓度）=0G ａｉn （C ｌ-浓度）=0、32选择 Cl 计算各属性得信息增益Ga ｉn （C ａ+浓度）=０Gai ｎ（Ｍg ＋浓度)=0、45 Gai ｎ（Na+浓度）=0、24选择Ｍg+浓度作为节点计算各属性得信息增益Ｇain(C ａ+浓度）=0、24Ｇa ｉn （Ｎa+浓度）=0、91 题四 Cl-浓度冰川水？高低Cl-浓度冰川水 Mg+浓度高低高低？湖泊水高低 Cl-浓度冰川水 Mg+浓度高低Na+浓度湖泊水高低湖泊水冰川水P(Ｃa+浓度=低,Mｇ＋浓度=高,Na+浓度＝高,Cl-浓度=低｜类型＝冰川水）＊P （冰川水)=Ｐ(Cａ+浓度=低｜类型=冰川水）* P(Mｇ+浓度＝高｜类型=冰川水）* P（Na＋浓度＝高｜类型=冰川水)＊P(Cl-浓度=低｜类型=冰川水)*P(冰川水）=0、5＊0、7５*0、５＊0、5＊0、５=0、０468P(Ca+浓度＝低,Ｍg+浓度=高，Na+浓度＝高，Ｃl—浓度＝低｜类型=湖泊水）＊P（湖泊水)=P(Ｃa＋浓度=低| 类型=湖泊水)＊P（Ｍｇ+浓度＝高| 类型=湖泊水）＊P （Na+浓度=高｜类型＝湖泊水）*P（Cl—浓度=低｜类型=湖泊水) *P（湖泊水)=0、5＊0、25＊０、5*1＊０、5=0、03123第一个样本为冰川水P(Ca+浓度=高，Mｇ+浓度=高,Na+浓度＝低，Ｃl-浓度=高| 类型=冰川水）＊P （冰川水）＝P(Ca+浓度=高｜类型=冰川水）＊Ｐ(Mg＋浓度=高| 类型＝冰川水)＊Ｐ(Nａ＋浓度=低｜类型=冰川水)＊P(Cl-浓度＝高| 类型=冰川水) ＊P(冰川水）=0、5＊0、７5＊0、5＊０、5＊0、5=0、0468P（Ca+浓度=高,Mｇ+浓度=高,Ｎa+浓度＝低,Ｃｌ-浓度=高| 类型=湖泊水）＊Ｐ（湖泊水）=P(Ca＋浓度=高｜类型=湖泊水）* P(Ｍg+浓度=高|类型=湖泊水）＊P(Na ＋浓度=低|类型＝湖泊水)＊Ｐ（Cｌ-浓度=高｜类型=湖泊水）＊P(湖泊水)＝０、５*0、２5＊0、5*0*０、5=０第二个样本为冰川水题五A B Ｃ D E F ＧAB 1ＣDEF 1、5G题六B C DA E F G第一次迭代以Ａ,B作为平均点,对剩余得点根据到A、B得距离进行分配{A,C,D,Ｅ,F，Ｇ,H｝，｛B｝计算两个簇得平均点（6、5，1、7），（4, 5)第二次迭代，对剩余得点根据到平均点得距离进行分配，得到两个簇{D,E，F,H｝与{Ａ，Ｂ，C，G}计算两个簇得平均点（9、1，0、5)，（３、2５，３、７５）第三次迭代，对剩余得点根据到平均点得距离进行分配,得到两个簇{D，E，F,H｝与{A，B，C，G}由于所分配得簇没有发生变化，算法终止。

《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：D2. 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：B3. K-近邻算法中，K值一般取多少比较合适？A. 1B. 3C. 5D. 10答案：B4. 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：D5. 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。

答案：欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度三、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要解释什么是决策树，以及它的工作原理。

答案：决策树是一种常见的分类和回归算法，它通过一系列的判断条件将数据集划分为不同的子集，最终达到分类或回归的目的。

它的工作原理是从根节点开始，根据特征值的不同，选择合适的分支，一直递归到叶节点，得到最终的预测结果。

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。

1213年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案

1213年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案12/13年第2学期《数据挖掘与知识发现》期末考试试卷及答案一、什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。

（20分）数据挖掘是从大量数据中提取或发现（挖掘）知识的过程。

数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。

步骤：1）数据清理（消除噪声或不一致数据）2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）3 ）数据选择（从数据库中检索与分析任务相关的数据）4 ）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）5）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）6）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；）7）知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）二、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？（20分）元数据是关于数据的数据。

在数据仓库中，元数据是定义仓库对象的数据。

元数据包括：数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义，以及数据集市的位置和内容。

操作元数据，包括数据血统（移植数据的历史和它所使用的变换序列）、数据流通（主动的、档案的或净化的）、管理信息（仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪）。

汇总算法，包括度量和维定义算法，数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告。

由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述，数据划分，数据提取、清理、转换规则和缺省值，数据刷新和净化规则，安全（用户授权和存取控制）。

关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规则与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。

商务元数据，包括商务术语和定义，数据拥有者信息和收费策略。

三、在O L A P中，如何使用概念分层？请解释多维数据模型中的OLAP上卷下钻切片切块和转轴操作。

（20分）在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。

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。

(完整word版)数据挖掘计算题参考答案

数据仓库与数据挖掘复习题1. 假设数据挖掘的任务是将如下的8个点（用（x,y）代表位置）聚类为3个类：X1(2,10)、X2(2,5)、X3(8,4)、X4(5,8)、X5(7,5)、X6(6,4)、X7(1,2)、X8(4,9)，距离选择欧几里德距离。

假设初始选择X1(2,10)、X4(5,8)、X7(1,2)为每个聚类的中心，请用K_means算法来计算：（1）在第一次循环执行后的3个聚类中心；答：第一次迭代：中心点1：X1(2，10)，2：X4(5，8)，X7(1，2)答案：在第一次循环执行后的3个聚类中心：1：X1(2，10)2：X3，X4，X5，X6，X8 （6，6）3：X2，X7 （1.5，3.5）（2）经过两次循环后，最后的3个族分别是什么？第二次迭代：答案：1：X1，X8 (3.5，9.5)2：X3，X4，X5，X6 （6.5，5.25） 3：X2，X7 （1.5，3.5）2. 数据库有4个事务。

设min_sup=60%,min_conf=80%。

TID data Transaction T100 6/6/2007 K,A,D,B T200 6/6/2007 D,A,C,E,B T300 6/7/2007 C,A,B,E T4006/10/2007B,A,Da.使用Apriori 算法找出频繁项集，并写出具体过程。

答：(a)Apriori 算法：{K} 1 {A} 4 {A,B} 4 {A,B,D} 3{A} 4 {B} 4 {A,D} 3 {B} 4 {D} 3 {B,D} 3 {D} 3 {C} 2 {E} 2频繁项集为3项集{A,B,D}:3b.列出所有的强关联规则，使它们与下面的元规则匹配，其中，X 是代表顾客的变量，i item 是表示项的变量（例如，“A ”、“B ”等）：123,(,)(,)(,)x transaction buys X item buys X item buys X item ∀∈∧⇒ [s,c] 答：所有频繁子项集有{A},{B},{D},{A,B},{A,D},{B,D} A^B=>D conf=3/4=75% × A^D=>B conf=3/3=100% √ B^D=>A conf=3/3=100% √ 因此，满足条件的强关联规则有：A^D=>B{supp=75%,conf=100%} B^D=>A{supp=75%,conf=100%}1.给定如下的数据库表：IDSky AirTe Humidi Wind Water Foreca Enjoyspo请计算属性Sky的信息增益。

数据挖掘导论期末试题及答案

数据挖掘导论期末试题及答案第一部分：试题问答题1. 数据挖掘的定义是什么？2. 数据挖掘的过程包括哪些步骤？3. 请简要解释数据预处理的步骤。

4. 请列举常用的数据挖掘算法。

5. 请解释聚类分析和分类分析的区别。

6. 什么是关联规则挖掘？请给出一个例子。

7. 在数据挖掘过程中，如何评估模型的性能？8. 什么是过拟合？如何避免过拟合？9. 数据挖掘有哪些应用领域？10. 请简要介绍数据挖掘中的隐私保护技术。

编程题1. 给定一个包含n个整数的列表，请编写Python代码来计算列表中所有数的平均值。

2. 使用Python编写一个函数，接受两个参数n和m，返回一个列表，其中包含从n到m之间所有偶数的平方。

3. 在Python中，定义函数calcBMI(height, weight)，接受一个人的身高（单位：米）和体重（单位：千克），计算并返回该人的BMI指数。

4. 使用Python编写一个函数，接受一个字符串作为参数，返回字符串中每个字符出现的次数。

第二部分：答案问答题1. 数据挖掘的定义是从大量的数据中发现先前未知、可理解和实际可用的模式的过程。

2. 数据挖掘的过程包括数据收集、数据预处理、特征选择、算法选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。

3. 数据预处理的步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

4. 常用的数据挖掘算法包括决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、K均值算法和关联规则挖掘算法等。

5. 聚类分析是将数据对象分为不同的组别，而分类分析是根据已有的分类标签对数据对象进行分类。

6. 关联规则挖掘是在大规模数据集中寻找项目之间的有趣关系的过程。

例如，购买尿布的人也倾向于购买婴儿食品。

7. 评估模型的性能可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标进行评估。

8. 过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集或真实数据上表现糟糕的现象。

为了避免过拟合，可以使用交叉验证、正则化等方法。

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。

数据挖掘期末试题及答案

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. AprioriB. K-meansC. KNND. ID32. 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 RegressionB. Decision TreeC. Naive BayesD. Hierarchical Clustering5. 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：一、选择题1. D2. D3. A4. D5. D二、简答题1. 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新的、未见过的数据上表现差的现象。

预防过拟合的方法包括：使用交叉验证、正则化技术、减少模型复杂度等。

2. 决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。

它通过一系列的问题将数据分割成不同的子集，直到达到一个纯度的节点，即决策点。

数据挖掘期末考试试题(含答案)

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。

接着，更新每个簇的聚类中心，计算新的聚类中心位置。

重复以上步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数。

评估聚类性能的指标包括簇内平方和（SSE）和轮廓系数。

簇内平方和衡量样本与其所属簇的距离之和，SSE越小表示聚类效果越好。

轮廓系数衡量样本与其所属簇以及其他簇之间的距离，值介于-1到1之间，越接近1表示聚类效果越好。

数据挖掘期末考试题及答案

数据挖掘期末考试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用来发现数据项之间的什么关系？A. 因果关系B. 相关性C. 线性关系D. 依赖关系答案：B2. 决策树算法中，哪个指标用于选择分裂节点？A. 信息增益B. 支持度C. 置信度D. 精确度答案：A3. 聚类分析中，K-means算法的K值表示什么？A. 聚类中心的数量B. 聚类半径C. 聚类成员的最小数量D. 聚类成员的最大数量答案：A4. 在数据挖掘中，哪个算法常用于分类问题？A. Apriori算法B. K-means算法C. KNN算法D. ID3算法答案：C5. 数据挖掘中的异常检测通常用于哪些领域？A. 市场分析B. 客户细分C. 欺诈检测D. 趋势预测答案：C6. 朴素贝叶斯分类器属于哪种类型的学习算法？A. 监督学习B. 非监督学习C. 半监督学习D. 强化学习答案：A7. 在关联规则挖掘中，支持度是指什么？A. 规则出现的频率B. 规则的置信度C. 规则的覆盖度D. 规则的强度答案：A8. 神经网络在数据挖掘中通常用于解决什么问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 所有上述问题答案：D9. 哪个算法是数据挖掘中用于特征选择的算法？A. 主成分分析（PCA）B. 线性判别分析（LDA）C. 独立成分分析（ICA）D. 随机森林答案：D10. 数据挖掘中的时间序列分析通常用于哪些领域？A. 股票市场预测B. 销售预测C. 天气预报D. 所有上述领域答案：D二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数据挖掘中的主要任务有哪些？答案：数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势预测等。

2. 描述决策树算法的基本原理。

答案：决策树算法是一种监督学习算法，它通过从数据特征中选择最优特征来构建决策树，从而实现对数据的分类或回归。

算法通过递归地选择最优分裂节点，构建树状结构，直到满足停止条件。