数据挖掘考试题目——聚类
数据挖掘考试题目——聚类
数据挖掘考试题目——聚类一、填空题1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。
2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。
3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。
4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。
5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。
6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。
7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。
8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。
9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。
10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。
答案：1、核心点边界点噪声点2、O(n2) O(n)3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇4、高维数据变密度的5、EPS MinPts6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE)7、外部指标监督指标的熵8、块对角的9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离）10、非监督二、选择题1、DBSCAN算法的过程是（B）。
①删除噪声点。
②每组连通的核心点形成一个簇。
③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。
④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。
⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。
A：①②④⑤③B：③①⑤②④C：③①②④⑤D：①④⑤②③2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。
数据挖掘计算题考试题库
数据挖掘计算题考试题库1. 数据挖掘中的“分类”任务是用来做什么的？A. 识别数据集中的异常值B. 将数据集分成不同的类别C. 预测数值型数据D. 找出数据集中的相关性答案: B2. 下面哪种算法不是分类算法？A. 决策树B. K-均值聚类C. 随机森林D. 支持向量机（SVM）答案: B3. 在数据挖掘过程中，“数据清洗”指的是什么？A. 删除重复的记录B. 提取关键特征C. 创建可视化D. 选择重要的数据子集答案: A4. 下面哪个是关联规则学习中的一个常见算法？A. AprioriB. AdaBoostC. 梯度提升机D. 主成分分析甮案: A5. 在数据挖掘中，“过拟合”指的是什么？A. 模型在新数据上的表现很差B. 模型没有捕捉到数据的关键特征C. 模型在训练集上的表现过于完美D. 模型参数过于简单答案: C6. “集成学习”在数据挖掘中指的是什么？A. 使用一个单一的模型进行预测B. 结合多个模型的预测以提高性能C. 对数据进行分层抽样D. 应用一个算法在不同的数据集上答案: B7. 哪个度量标准经常用来评估分类器的性能？A. 均方误差（MSE）B. 精确率和召回率C. 相关系数D. K-均值答案: B8. 下面哪个不是数据预处理的一部分？A. 归一化B. 主成分分析（PCA）C. 数据编码D. 计算数据均值答案: D9. 下面哪个算法适合于处理大量未标记数据？A. 监督学习B. 半监督学习C. 无监督学习D. 强化学习答案: C10. 下面哪个不是异常检测的算法？A. Local Outlier Factor (LOF)B. One-Class SVMC. Isolation ForestD. Linear Regression答案: D11. 在数据挖掘中，“特征选择”是为了什么？A. 减少数据的维度B. 增加更多的数据特征C. 创建数据的可视化D. 计算数据的主成分答案: A12. 下面哪个是决策树算法的一种？A. C4.5B. K-最近邻(K-NN)C. 随机森林D. 线性判别分析(LDA)答案: A13. 在聚类问题中，"轮廓系数"是用来做什么的？A. 评估聚类的紧密度和分离度B. 计算每个点到其最近的聚类中心的距离C. 确定最佳的聚类数D. 预测新数据点的类别答案: A14. 下面哪个技术用于减少过拟合？A. 正则化B. 增加更多的特征C. 使用更复杂的模型D. 删除数据集中的一些样本答案: A15. 支持向量机（SVM）的主要目的是什么？A. 最大化分类器的边界B. 最小化预测误差C. 找到数据的最佳表示D. 减少计算成本答案: A16. 数据挖掘中的“回归分析”用于什么？A. 预测数值型的目标变量B. 分类数据C. 数据的可视化D. 数据的归一化处理答案: A17. 下面哪个算法是基于概率的分类算法？A. 决策树B. 朴素贝叶斯C. 支持向量机（SVM）D. K-最近邻(K-NN)答案: B18. “梯度提升机”(Gradient Boosting Machine)主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 优化模型性能D. 聚类分析答案: C19. 在K-最近邻（K-NN）算法中，K代表什么？A. 选择的特征数B. 数据点将考虑的最近邻居的数量C. 聚类的数量D. 数据维度的数量答案: B20. 下面哪个不是数据挖掘任务？A. 预测B. 聚类C. 分类D. 数据录入答案: D21. 数据挖掘中的“提升”技术是用来做什么的？A. 减少模型的计算复杂度B. 减小数据集的规模C. 增强模型的预测能力D. 清洗数据集答案: C22. 下面哪个算法通常用于文本数据的分类？A. 朴素贝叶斯B. 线性回归C. K-均值聚类D. 随机森林答案: A23. 时间序列分析在数据挖掘中用于什么？A. 识别数据中的异常点B. 预测未来的数据点C. 分类数据点D. 查找数据集的子集答案: B24. 下面哪个方法不适用于缺失数据的处理？A. 使用均值填充缺失值B. 删除包含缺失值的记录C. 使用模型预测缺失值D. 增加更多的数据特征答案: D25. “维度的诅咒”指的是什么？A. 数据越多越好B. 数据维度增加导致分析变得更加困难C. 低维度数据不足以解释现象D. 高维度数据易于可视化答案: B26. 在数据挖掘中，下面哪个是一个常见的数据变换方法？A. 数据归一化B. 数据扩充C. 数据删除D. 数据复制答案: A27. 什么是数据挖掘中的“支持”？A. 一个数据集的所有数据点B. 关联规则中项集出现的频率C. 分类算法的准确率D. 聚类质量的度量答案: B28. 决策树中的“节点”代表什么？A. 数据特征的一个可能值B. 一个分类规则C. 数据集的一个子集D. 一个概率分布答案: B29. “随机森林”算法中的“森林”是由什么组成的？A. 决策树B. 数据集C. 神经网络D. 聚类答案: A30. 在数据挖掘中，“基于实例的学习”通常指什么？A. 构建一般化模型B. 用大量的数据实例来做决策C. 用少量的代表性实例来做决策D. 仅使用单个实例进行训练答案: C31. 在数据挖掘中，什么是“过度拟合”？A. 模型不能适应新数据B. 模型在训练数据上表现不佳C. 模型对训练数据的噪声也进行了学习D. 模型过于简化，丢失了重要信息答案: C32. 下面哪个是数据挖掘中的一种特征提取方法？A. 主成分分析（PCA）B. 决策树分析C. 线性回归D. 逻辑回归答案: A33. “聚类”在数据挖掘中的目的是什么？A. 找出数据集中的异常值B. 预测数据点的值C. 将数据集分组成相似的子集D. 减少数据维度答案: C34. 数据挖掘中，“神经网络”主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 复杂模式识别和预测建模D. 数据压缩答案: C35. “深度学习”在数据挖掘中通常用来处理哪些问题？A. 只有小规模数据集的问题B. 高维度和复杂结构的数据问题C. 简单线性问题D. 无需特征工程的问题答案: B36. 关联规则分析中的“置信度”是指什么？A. 规则中的项集出现的频繁程度B. 一条规则被证实为真的次数C. 给定前件时后件出现的条件概率D. 数据集中项集的独立概率答案: C37. 数据挖掘中的“决策树”算法主要用于解决哪类问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 关联规则学习D. 数据预处理答案: B38. “模型评估”在数据挖掘中的目的是什么？A. 选择最好的数据预处理方法B. 确定最合适的特征集C. 选择合适的算法D. 评价模型的预测性能答案: D39. 下面哪个是数据挖掘中的一种无监督学习方法？A. 逻辑回归B. 线性判别分析C. 聚类D. 决策树答案: C40. “文本挖掘”通常用于处理什么类型的数据？A. 数值型数据B. 类别数据C. 文本数据D. 时间序列数据答案: C41. 数据挖掘中的“关联分析”用于发现什么之间的关系？A. 数据特征和预测变量之间B. 不同数据库之间C. 数据项之间的频繁模式、关联或相关性D. 模型和算法之间答案: C42. 在数据挖掘中，哪种方法通常用于异常值检测？A. 分类B. 聚类C. 关联规则学习D. 神经网络答案: B43. 数据挖掘中的“Apriori”算法用于解决哪一类问题？A. 分类B. 聚类C. 关联规则挖掘D. 回归分析答案: C44. “数据归约”在数据挖掘中指的是什么？A. 减少数据集的大小，同时尽量保持数据的完整性B. 通过算法提高数据的质量C. 删除数据集中的重复项D. 对数据进行加密保护答案: A45. 在数据挖掘中，什么是“多层感知器”？A. 一种基于规则的分类方法B. 一种数据预处理技术C. 一种基于神经网络的学习算法D. 一种数据可视化工具答案: C46. 下面哪种技术不是用来处理不平衡数据集的？A. 过采样少数类B. 欠采样多数类C. 生成合成样本D. 使用回归分析答案: D47. 在数据挖掘中，“bagging”是用来做什么的？A. 减少模型的偏差B. 增加模型的方差C. 减少模型的方差D. 增加模型的偏差答案: C48. 下面哪个算法适合于大规模数据集？A. 支持向量机B. 朴素贝叶斯C. 线性回归D. K-最近邻答案: B49. “分层聚类”和“K-均值聚类”有什么不同？A. 分层聚类需要预先指定聚类数目B. K-均值聚类是一种分层聚类方法C. 分层聚类不需要预先指定聚类数目D. K-均值聚类可以处理任何形状的数据集答案: C50. 在数据挖掘中，下面哪个是评估聚类质量的指标？A. 准确率B. 召回率C. 轮廓系数D. 均方误差答案: C51. “逻辑回归”通常用于解决哪类数据挖掘问题？A. 聚类B. 分类C. 回归D. 关联规则学习答案: B52. 数据挖掘中的“时间序列分析”通常用于分析什么类型的数据？A. 空间数据B. 文本数据C. 时间相关的数据D. 图像数据答案: C53. 数据挖掘中的“特征工程”包括哪些任务？A. 特征选择、特征提取、特征构造B. 模型选择、模型评估、模型部署C. 数据清洗、数据集成、数据转换D. 模型训练、模型测试、模型优化答案: A54. “随机森林”是什么类型的数据挖掘算法？A. 聚类算法B. 分类和回归算法C. 关联规则挖掘算法D. 异常检测算法答案: B55. 数据挖掘中的“神经网络”可以用于处理哪些问题？A. 仅分类B. 仅回归C. 分类和回归D. 仅聚类答案: C56. 下面哪个不是数据挖掘中的关键挑战？A. 数据质量B. 数据量的大小C. 数据的可视化D. 选择打印机答案: D57. 数据挖掘中的“假设检验”用于什么？A. 验证模型的预测准确性B. 确定数据样本中观察到的模式是否具有统计意义C. 预测未来的数据趋势D. 检测数据集中的异常值答案: B58. 在数据挖掘中，“K-均值聚类”算法的主要缺点是什么？A. 无法处理非线性数据B. 需要预先确定聚类的数量C. 无法处理大规模数据集D. 只能用于二维数据答案: B59. 下面哪个术语描述了一个数据挖掘算法在未见过的数据上的泛化能力？A. 过拟合B. 训练误差C. 模型容量D. 泛化误差答案: D60. 数据挖掘中的“集成方法”通常包括哪些类型？A. Bagging、Boosting和StackingB. 分类、回归和聚类C. 关联、序列模式和预测D. 决策树、神经网络和支持向量机答案: A61. 下面哪个不是在数据挖掘中常用的数据变换技术？A. 平滑B. 聚合C. 泛化D. 分类答案: D62. 在数据挖掘中，如果一个数据集很“稀疏”，这意味着什么？A. 数据集中有很多缺失值B. 数据集非常小C. 数据集分布非常广泛D. 数据点非常接近答案: A63. 数据挖掘中的“朴素贝叶斯”分类器是基于什么原理？A. 支持向量机B. 贝叶斯定理C. 决策树D. 神经网络答案: B64. 下面哪个参数在决策树算法中非常关键？A. 学习率B. 聚类数量C. 树的深度D. 特征数量答案: C65. 数据挖掘中的“支持向量机”算法主要解决什么类型的问题？A. 聚类B. 分类和回归C. 时间序列分析D. 数据预处理答案: B66. 数据挖掘中的“模型选择”是基于什么原则？A. 模型的复杂度B. 训练时间的长短C. 预测的准确性D. 所有上述因素答案: D67. 在数据挖掘中，什么是“抽样”？A. 从一个大的数据集中选出一个代表性的子集B. 收集新的数据点C. 数据的分类D. 数据的排序答案: A68. 数据挖掘中的“关联规则”用于发现数据中的哪种模式？A. 预测模式B. 时间序列模式C. 频繁项集和它们之间的关联D. 回归线答案: C69. 下面哪个是度量分类模型性能的方法？A. 均方误差B. 准确率C. 轮廓系数D. 平均绝对误差答案: B70. 数据挖掘中的“深度学习”通常需要什么？A. 小量的标记数据B. 强大的计算资源C. 一维数据D. 无监督的学习方法答案: B71. 数据挖掘中的“过拟合”通常如何解决？A. 增加更多的数据B. 简化模型C. 增加模型的复杂度D. A和B都是答案: D72. 数据挖掘中的“主成分分析”(PCA)主要用于什么？A. 数据分类B. 降维C. 数据预测D. 数据清洗答案: B73. 在数据挖掘中，哪种算法适合处理文本挖掘？A. K-均值聚类B. 随机森林C. 支持向量机D. 朴素贝叶斯答案: D74. 数据挖掘中的“决策树”通常在哪个阶段剪枝？A. 在构建树的过程中B. 构建树之后C. 选择模型之前D. 在数据预处理阶段答案: B75. 下面哪个不是评价回归模型的指标？A. 均方误差（MSE）B. 决定系数（R²）C. 准确率D. 平均绝对误差（MAE）答案: C76. 在数据挖掘中，什么是“集成学习”？A. 单个模型的学习过程B. 一个学习算法的集合C. 多个模型的组合，用于提高预测性能D. 数据集的集合答案: C77. 数据挖掘中的“神经网络”中的“隐藏层”有什么作用？A. 直接处理输入数据B. 对输入数据进行分类C. 提取输入数据的特征D. 输出预测结果答案: C78. 下面哪个算法是基于树的模型？A. 逻辑回归B. 支持向量机C. 随机森林D. 主成分分析答案: C79. 数据挖掘中的“无监督学习”与“监督学习”有什么不同？A. 无监督学习不需要任何数据B. 监督学习不使用数据标签C. 无监督学习不使用数据标签D. 监督学习用于聚类分析答案: C80. 数据挖掘中，下面哪个方法适合于特征选择？A. 递归特征消除B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 线性回归答案: A81. 数据挖掘中的“特征缩放”主要用于什么目的？A. 转换特征到相同的尺度B. 增加数据集的特征数量C. 减少每个特征的值域D. 创建新的特征组合答案: A82. 下面哪个方法通常用于减少一个模型的方差？A. 增加更多特征B. 增加数据点C. 减少模型复杂度D. 进行特征选择答案: B83. 在数据挖掘中，哪种算法可以处理非线性问题？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 主成分分析答案: C84. 数据挖掘中的“异常检测”主要用于发现什么？A. 频繁项集B. 数据集中的主要趋势C. 数据中的奇异点D. 数据集中的相关性答案: C85. 在数据挖掘中，“相似性度量”用于什么？A. 比较不同模型的性能B. 确定数据点之间的相似度C. 测量数据集的大小D. 评价算法的运行时间答案: B86. 数据挖掘中的“集群分析”是用来做什么的？A. 预测数据点的类别B. 将数据点分为不同的组C. 分析数据中的基本模式D. 评估分类模型的性能答案: B87. 下面哪个是数据挖掘中的一种预测建模技术？A. K-均值聚类B. Apriori算法C. 线性回归D. 主成分分析答案: C88. 数据挖掘中的“分类器的集成”指的是什么？A. 一个分类器的集合B. 多个分类器的组合用于提高整体性能C. 使用单个分类器进行多次训练D. 集成不同类型的数据挖掘算法答案: B89. 数据挖掘中的“数据压缩”有什么作用？A. 减少数据的存储空间B. 加快算法的运行速度C. 提高数据的质量D. A和B都是答案: D90. 在数据挖掘中，什么是“数据立方体”？A. 数据仓库中的一个三维数据模型B. 一个可视化工具C. 数据挖掘算法的一种D. 用于数据预处理的技术答案: A91. “梯度下降”在数据挖掘中用于什么？A. 数据分类B. 寻找最优的模型参数C. 数据的聚类D. 关联规则的挖掘答案: B92. 在数据挖掘中，“半监督学习”是什么？A. 使用未标记数据进行学习B. 使用一小部分标记数据和大量未标记数据进行学习C. 不使用任何标记数据进行学习D. 仅使用标记数据进行学习答案: B93. 下面哪个是数据挖掘中的一种分类算法？A. 主成分分析B. 决策树C. K-均值聚类D. 均方误差答案: B94. 数据挖掘中的“数据集成”有什么目的？A. 将来自不同源的数据合并在一起B. 分离数据集C. 创建数据的备份D. 增加数据的维度答案: A95. 数据挖掘中的“数据规约”技术包括哪些？A. 数据归一化和标准化B. 数据清洗和数据集成C. 数据压缩和特征提取D. 数据转换和数据平滑答案: C96. 下面哪个概念与“数据挖掘”最不相关？A. 数据可视化B. 大数据C. 数据加密D. 机器学习答案: C97. 数据挖掘中的“数据变换”可能包括哪些操作？A. 平滑、聚合、泛化B. 分类、回归、聚类C. 训练、测试、验证D. 编码、解码、压缩答案: A98. 数据挖掘中的“预处理”是为了什么？A. 提高算法的准确性B. 减少计算时间C. 提高数据的质量D. 所有上述答案: D99. 下面哪个不是数据挖掘中的挑战？A. 数据的多样性B. 数据的质量C. 数据的存储D. 数据的颜色答案: D100. 数据挖掘中的“模型部署”指的是什么？A. 选择合适的模型B. 构建数据挖掘模型C. 在实际环境中实施数据挖掘模型D. 评估数据挖掘模型答案: C101. 在数据挖掘中，“标准化”和“归一化”有什么区别？A. 标准化是缩放到0和1之间，归一化是缩放到特定的平均和标准差B. 标准化是缩放到特定的平均和标准差，归一化是缩放到0和1之间C. 标准化和归一化是同一个概念D. 标准化是数据清洗过程，归一化是数据转换过程答案: B102. 数据挖掘中的“偏差-方差权衡”是什么意思？A. 增加模型的偏差会减少方差B. 减少模型的偏差会增加方差C. 增加模型的方差会减少偏差D. 增加偏差和方差可以提高模型的准确率答案: A103. 下面哪个是时间序列数据挖掘中的一个关键任务？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 关联规则挖掘答案: C104. 数据挖掘中的“聚类分析”和“分类”有什么不同？A. 聚类是监督学习，分类是无监督学习B. 聚类和分类都是监督学习C. 聚类是无监督学习，分类是监督学习D. 聚类和分类都是无监督学习答案: C105. 在数据挖掘中，“多维缩放”主要用于什么？A. 降维B. 特征提取C. 数据可视化D. 数据清洗答案: C106. 数据挖掘中的“熵”通常与哪个概念相关？A. 关联规则的强度B. 聚类的紧密度C. 决策树的信息增益D. 回归分析的系数答案: C107. 下面哪个不是构建数据挖掘模型时考虑的因素？A. 数据的质量B. 数据的数量C. 模型的颜色D. 算法的选择答案: C108. 数据挖掘中的“序列模式挖掘”主要用于发现什么？A. 数据中的异常值B. 时间序列数据中的重复模式C. 数据集中的分类标签D. 数据属性之间的相关性答案: B109. 下面哪个技术是处理缺失数据的有效方法？A. 数据删除B. 数据插补C. 数据变换D. A和B都是答案: D110. 数据挖掘中的“关联规则挖掘”用于解决哪类问题？A. 预测问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 市场篮子分析答案: D111. 在数据挖掘中，“深度学习”主要用于处理哪种类型的数据？A. 小规模数据集B. 结构化数据集C. 非结构化或半结构化数据集D. 一维数据答案: C112. 下面哪个是度量聚类质量的指标？A. 支持度B. 置信度C. Davies-Bouldin指数D. 平均绝对误差答案: C113. 数据挖掘中的“决策树”用于哪些类型的数据？A. 仅数值型数据B. 仅分类数据C. 数值型和分类数据D. 时间序列数据答案: C114. 数据挖掘中的“神经网络”与“深度学习”有什么关系？A. 完全不相关B. 深度学习是神经网络的一个子集C. 神经网络是深度学习的一个子集D. 完全相同答案: C115. 在数据挖掘中，“梯度提升”算法主要用于什么？A. 数据预处理B. 特征选择C. 预测建模D. 数据可视化答案: C116. 下面哪个算法适用于大规模数据集的分类问题？A. 随机森林B. 支持向量机C. 神经网络D. 逻辑回归答案: A117. 数据挖掘中的“协同过滤”是用于推荐系统的哪个部分？A. 用户界面设计B. 数据存储C. 预测用户偏好D. 数据清洗答案: C118. 在数据挖掘中，什么是“文本挖掘”？A. 从文本数据中提取有用信息的过程B. 创建新文本数据C. 对文本数据进行归类D. 提高文本数据的质量答案: A119. 下面哪个是衡量数据挖掘模型泛化能力的方法？A. 交叉验证B. 决策树C. 特征选择D. 神经网络答案: A120. 数据挖掘中的“支持向量机”主要用于解决什么类型的问题？A. 数据可视化B. 数据预处理C. 分类和回归问题D. 聚类问题答案: C121. 在数据挖掘中，“项集”的概念最常用于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 回归分析答案: C122. 数据挖掘中的“过采样”和“欠采样”技术用于处理什么问题？A. 缺失数据B. 高维数据C. 不平衡数据集D. 大规模数据集答案: C123. 在数据挖掘中，一条“规则”的“提升度”（lift）指的是什么？A. 规则的支持度与预期支持度的比值B. 规则的支持度与置信度的比值C. 规则的置信度与预期置信度的比值D. 规则的准确率答案: C124. 数据挖掘中的“属性选择”是什么意思？A. 从数据集中选取有用的属性进行分析B. 修改属性的类型C. 删除数据集中的某些属性D. 重命名属性答案: A125. 下面哪个算法是一种基于树的回归方法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案: C126. 在数据挖掘中，“模型过度复杂”可能导致什么问题？A. 欠拟合B. 过拟合C. 更快的训练时间D. 更好的用户体验答案: B127. 数据挖掘中的“自编码器”通常用于哪种任务？A. 分类B. 回归C. 数据降维D. 数据增强答案: C128. 在数据挖掘中，“分箱”技术用于什么？A. 数据分类B. 数据聚类C. 将连续变量转换为离散变量D. 预测模型的输出答案: C129. 数据挖掘中的“交叉售卖”是基于哪种分析？A. 聚类分析B. 分类分析C. 关联规则分析D. 时间序列分析答案: C130. 下面哪个是度量模型性能的时间复杂度的方法？A. AUC-ROC曲线B. 计算模型训练时间C. 均方误差D. 准确率答案: B131. 数据挖掘中的“Gini指数”用于评估什么？A. 回归模型的性能B. 关联规则的强度C. 决策树分裂的纯度D. 聚类的质量答案: C132. 在数据挖掘中，什么是“集合外估计”？A. 使用测试集以外的数据评估模型的方法B. 估计模型的准确率C. 使用模型预测集合中没有的数据D. 在数据集之外收集新数据答案: A133. 数据挖掘中的“学习曲线”展示了什么？A. 不同算法的性能比较B. 训练集大小对模型性能的影响C. 特征数量对模型性能的影响D. 不同参数设置对模型性能的影响答案: B134. 下面哪个是数据挖掘中的非线性模型？A. 线性回归B. 朴素贝叶斯C. 决策树D. 线性判别分析答案: C135. 在数据挖掘中，什么是“验证数据集”？A. 用来训练模型的数据集B. 用来测试模型的数据集C. 在模型训练过程中用来调整模型参数的数据集D. 用于最终评估模型性能的数据集答案: C136. 数据挖掘中的“层次聚类”有哪些类型？A. 顺序聚类和并行聚类B. 聚合聚类和分裂聚类C. K-均值聚类和谱聚类D. 监督聚类和无监督聚类答案: B137. 数据挖掘中的“ROC曲线”用于评估哪种类型的模型？A. 聚类模型B. 分类模型C. 回归模型D. 关联规则模型答案: B138. 下面哪个是评估数据挖掘模型“泛化能力”的好方法？A. 增加模型的复杂度B. 减少训练集的大小C. 使用多个测试集D. 使用交叉验证答案: D139. 在数据挖掘中，“强化学习”通常用于解决什么类型的问题？A. 数据分类B. 数据预处理C. 决策过程中的序列化问题D. 数据集成答案: C140. 数据挖掘中的“特征哈希”是用于什么？A. 减少数据的维度B. 加密数据C. 增强数据的特征D. 创建数据的哈希表答案: A141. 数据挖掘中的“时间序列分析”主要用于分析哪种类型的数据？A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 有时间戳的数据答案: D142. 在数据挖掘中，“正则化”用于解决什么问题？A. 缺失数据B. 不平衡数据集C. 过拟合D. 高维数据答案: C143. 下面哪个是数据挖掘中的一种用于减少特征数量的技术？A. 特征增强B. 特征提取C. 特征识别D. 特征映射答案: B144. 数据挖掘中的“聚类”方法通常用于什么？A. 为每个数据点分配一个类别标签B. 预测数值型的目标变量C. 发现数据中的自然分组D. 找出数据中的异常点答案: C145. 数据挖掘中“多元线性回归”主要用于解决什么类型的问题？A. 分类B. 聚类C. 回归D. 关联规则发现答案: C146. 下面哪个是数据挖掘中用于分类任务的算法？A. 主成分分析（PCA）B. K-均值聚类C. 决策树D. 相关系数分析答案: C147. 数据挖掘中的“模型融合”是什么意思？A. 使用不同类型的模型处理不同的数据集B. 将多个模型的预测结果结合起来以改善性能C. 在同一个数据集上训练多个模型D. 合并两个不同的数据集答案: B148. 下面哪个是用于在数据挖掘中评估聚类算法性能的指标？A. 准确率B. 召回率C. Jaccard指数D. F1分数答案: C149. 数据挖掘中的“AdaBoost”算法主要用于什么？A. 数据降维B. 异常检测C. 分类和回归任务D. 关联规则挖掘答案: C150. 在数据挖掘中，“文本预处理”可能包括哪些步骤？A. 词干提取B. 停用词去除C. 词袋模型创建D. 所有上述答案: D151. 数据挖掘中的“特征选择”和“特征提取”有什么区别？A. 特征选择是选择重要的特征，特征提取是创建新的特征B. 特征选择是创建新的特征，特征提取是选择重要的特征C. 它们是同一个概念的不同名称D. 它们都用于降低模型的复杂度答案: A152. 数据挖掘中的“决策边界”是用于哪种类型的任务？A. 聚类。
数据挖掘与分析考试试题
数据挖掘与分析考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪个不是数据挖掘的主要任务？（）A 分类B 聚类C 数据清洗D 关联规则挖掘2、在数据挖掘中，以下哪种方法常用于处理缺失值？（）A 直接删除包含缺失值的记录B 用平均值填充缺失值C 用中位数填充缺失值D 以上方法都可以3、决策树算法中，用于选择最佳分裂特征的指标通常是（）A 信息增益B 基尼系数C 准确率D 召回率4、以下哪个不是聚类算法？（）A KMeans 算法B 层次聚类算法C 朴素贝叶斯算法D DBSCAN 算法5、数据挖掘中的关联规则挖掘，常用的算法是（）A Apriori 算法B C45 算法C KNN 算法D SVM 算法6、以下哪种数据预处理方法可以用于将连续型特征转换为离散型特征？（）A 标准化B 归一化C 分箱D 主成分分析7、在构建分类模型时，如果数据集存在类别不平衡问题，以下哪种方法可以解决？（）A 过采样B 欠采样C 调整分类阈值D 以上方法都可以8、以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）A ROC 曲线下面积B 均方误差C 平均绝对误差D 决定系数9、对于高维数据，以下哪种方法可以进行降维？（）A 因子分析B 线性判别分析C 主成分分析D 以上方法都可以10、以下关于数据挖掘的描述，错误的是（）A 数据挖掘可以发现隐藏在数据中的模式和关系B 数据挖掘需要大量的数据C 数据挖掘的结果一定是准确无误的D 数据挖掘是一个反复迭代的过程二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、数据挖掘的一般流程包括：＿_______、＿_______、＿_______、＿_______、＿_______和________。
2、分类算法中，常见的有________、＿_______、＿_______等。
3、聚类算法中，KMeans 算法的基本思想是：＿_______。
4、关联规则挖掘中，常用的度量指标有________、＿_______等。
数据挖掘(练习)考试答案
数据挖掘（练习）1、(单选，4分)以下哪项不属于知识发现的过程？( )A、数据清理B、数据挖掘C、知识可视化表达D、数据测试答案：D2、(单选，4分)以下哪些不属于数据挖掘的内容？（）A、分类B、聚类C、离群点检测D、递归分析答案：D3、(单选，4分)以下哪个不是常见的属性类型？（）A、A．标称属性B、数值属性C、高维属性D、序数属性答案：C4、(单选，4分)以下哪个度量属于数据散度的描述？（）A、均值B、中位数C、标准差D、众数答案：C5、(单选，4分)以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（D ）A、A．均值B、中位数C、众数D、四分位数答案：D6、(单选，4分)对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？( )A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、噪声检测答案：C7、(单选，4分)聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( )A、K-MeansB、DBSCANC、SVMD、EM 答案：C8、(单选，4分)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？( )A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则答案：C9、(单选，4分)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、隐马尔可夫链答案：B10、(单选，4分)在构造决策树时，以下哪种不是选择属性的度量的方法？( )A、信息增益B、信息增益率C、基尼指数D、距离答案：D11、(单选，4分)知识发现流程最核心的步骤是什么？( )A、数据挖掘B、数据预处理C、模式评估D、知识表示答案：A12、(单选，4分)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？( )A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘答案：C13、(单选，4分)以下哪个度量属于数据中心性的描述？（）A、均值B、极差C、众数D、标准差答案：A14、(单选，4分)类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( )A、K-MeansB、DBSCANC、KNND、EM 答案：C15、(单选，4分)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、关联规则发现B、聚类C、分类D、自然语言处理答案：A16、(单选，4分)以下哪些算法是分类算法？( ) A、DBSCAN B、C4.5 C、K-Mean D、EM 答案：B17、(单选，4分)K-means算法的缺点不包括？( ) A、K必须是事先给定的B、选择初始聚类中心C、对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D、可伸缩、高效答案：D18、(单选，4分)机器学习中，下面哪些方法不可以避免分类中的过拟合问题？（）A、增加样本数量B、增加模型复杂度C、去除噪声D、正则化答案：B19、(单选，4分)下面那个不属于知识发现过程。
数据挖掘期末测试练习题1
数据挖掘期末测试练习题1本文档包含了一些数据挖掘的期末测试练题。
请根据题目要求，进行相应的分析和回答。
题目一> 请根据给定的数据集，进行分类和聚类分析。
题目一要求根据给定的数据集进行分类和聚类分析。
你可以使用任意的数据挖掘算法和工具来完成这项任务。
请在你的回答中包含以下内容：1. 你选择了哪些数据挖掘算法和工具来进行分类和聚类分析？请说明你的选择原因。
2. 你是如何对数据进行预处理的？3. 你对数据进行了哪些分类和聚类分析？请详细描述你的分析过程和结果。
4. 你从这些分析中获得了哪些有价值的信息或结论？请描述你的发现。
题目二> 请根据给定的数据集，进行关联规则挖掘。
题目二要求根据给定的数据集进行关联规则挖掘。
你可以使用任意的关联规则挖掘算法和工具来完成这项任务。
请在你的回答中包含以下内容：1. 你选择了哪些关联规则挖掘算法和工具来进行关联规则挖掘？请说明你的选择原因。
2. 你是如何对数据进行预处理的？3. 你对数据进行了哪些关联规则挖掘？请详细描述你的分析过程和结果。
4. 你从关联规则挖掘中获得了哪些有价值的信息或结论？请描述你的发现。
题目三> 根据给定的情景和数据，进行时间序列分析。
题目三要求根据给定的情景和数据进行时间序列分析。
请在你的回答中包含以下内容：1. 你对情景和数据进行了哪些时间序列分析？请详细描述你的分析过程和结果。
2. 你从时间序列分析中获得了哪些有价值的信息或结论？请描述你的发现。
以上是数据挖掘期末测试练习题1的题目要求和回答内容。
请根据要求进行分析和回答，并且提供详细的分析过程和结果。
祝你成功！。
数据挖掘知识竞赛题库及答案
数据挖掘知识竞赛题库及答案一、选择题1. 数据挖掘的目的是从大量的数据中发现有价值的信息和知识。
以下哪个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. 在数据挖掘过程中，特征工程是指什么？A. 选择与目标变量相关的特征B. 对特征进行标准化处理C. 特征降维D. 以上都是答案：D3. K-近邻算法是一种基于什么的分类方法？A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 实例匹配答案：D4. 在数据挖掘中，什么是衡量分类器性能的主要指标？A. 准确率B. 召回率C. F1值D. AUC值答案：D5. 在关联规则挖掘中，最小支持度是指什么？A. 出现在至少一半的事务中的项集B. 出现在至少一定比例的事务中的项集C. 出现在至少一个事务中的项集D. 出现在至少多数事务中的项集答案：B6. 以下哪种技术不属于聚类分析？A. K-均值B. 层次聚类C. 密度聚类D. 决策树聚类答案：D7. 在时间序列分析中，什么是时间序列的前向扩散？A. 过去的信息对当前信息的影响B. 当前的信息对过去信息的影响C. 未来的信息对当前信息的影响D. 当前的信息对未来信息的影响答案：C8. 在数据挖掘中，什么是基于模型的预测方法？A. 利用已有数据建立模型，对新数据进行预测B. 直接对原始数据进行预测C. 利用专家经验进行预测D. 利用机器学习算法进行预测答案：A9. 在数据挖掘中，什么是维度归一化？A. 将特征值缩放到一个固定范围B. 减少特征的数量C. 特征选择D. 特征提取答案：A10. 在数据挖掘中，什么是过拟合？A. 模型在训练集上的性能很好，但在测试集上的性能较差B. 模型在训练集上的性能较差，但在测试集上的性能很好C. 模型在训练集和测试集上的性能都很好D. 模型在训练集和测试集上的性能都较差答案：A二、填空题1. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、预测和__________。
数据挖掘考试和答案
数据挖掘考试和答案一、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-均值D. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，以下哪个概念与“异常检测”相对应？A. 频繁模式挖掘B. 聚类C. 关联规则学习D. 异常检测答案：D4. 以下哪个算法是用于聚类的？A. Apriori算法B. K-最近邻算法C. 逻辑回归D. 随机森林答案：B5. 在关联规则学习中，以下哪个指标用于衡量规则的置信度？A. 支持度B. 置信度C. 增益D. 覆盖度答案：B6. 数据挖掘中的“过拟合”是指模型：A. 过于复杂，无法泛化到新数据B. 过于简单，无法捕捉数据的复杂性C. 训练时间过长D. 计算成本过高答案：A7. 在时间序列分析中，ARIMA模型的全称是什么？A. 自回归积分滑动平均模型B. 自回归移动平均模型C. 自回归积分滑动平均模型D. 自回归条件异方差模型答案：A8. 以下哪个是监督学习算法？A. K-均值聚类B. 决策树C. 主成分分析D. Apriori算法答案：B9. 在数据挖掘中，以下哪个概念与“特征选择”相对应？A. 特征提取B. 特征工程C. 降维D. 数据清洗答案：C10. 以下哪个算法是用于降维的？A. 线性回归B. 主成分分析C. 逻辑回归D. 支持向量机答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中的“关联规则学习”可以应用于以下哪些场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 聚类分析答案：A, C12. 以下哪些是数据挖掘中常用的距离度量？A. 欧氏距离B. 曼哈顿距离C. 余弦相似度D. 杰卡德相似系数答案：A, B, C, D13. 在数据挖掘中，以下哪些是常用的聚类算法？A. K-均值B. DBSCANC. 层次聚类D. 支持向量机答案：A, B, C14. 以下哪些是数据挖掘中的特征选择方法？A. 过滤方法B. 包装方法C. 嵌入方法D. 随机森林答案：A, B, C15. 在数据挖掘中，以下哪些是模型评估指标？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 均方误差答案：A, B, C, D三、填空题（每题2分，共20分）16. 数据挖掘中的________是指通过分析数据来发现数据中未知的、有价值的信息和知识的过程。
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！。
数据挖掘考试题库及答案
数据挖掘考试题库及答案一、单项选择题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-均值D. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，哪个指标用于衡量分类模型的性能？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 所有以上答案：D4. 以下哪个不是数据挖掘中的聚类算法？A. K-均值B. DBSCANC. AprioriD. 层次聚类答案：C5. 在关联规则挖掘中，哪个算法是最著名的？A. AprioriB. FP-GrowthC. EMD. K-均值答案：A二、多项选择题6. 数据挖掘过程中可能需要进行的预处理步骤包括哪些？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据标准化D. 特征选择答案：ABCD7. 以下哪些是监督学习算法？A. 线性回归B. 逻辑回归C. 决策树D. K-均值答案：ABC8. 在数据挖掘中，以下哪些是评估模型性能的指标？A. 精确度B. 召回率C. 混淆矩阵D. ROC曲线答案：ABCD9. 以下哪些是无监督学习算法？A. K-均值B. 主成分分析C. 自动编码器D. 支持向量机答案：ABC10. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征提取B. 特征选择C. 特征转换D. 特征降维答案：ABCD三、填空题11. 数据挖掘中的________是指从大量数据中提取模式或知识的过程。
答案：知识发现12. 在分类问题中，________是指模型预测正确的样本数量占总样本数量的比例。
答案：准确率13. 在聚类分析中，________是一种基于密度的聚类算法，它将具有足够高密度的区域划分为一个簇。
答案：DBSCAN14. 在关联规则挖掘中，________算法通过减少候选项集来提高挖掘效率。
答案：FP-Growth15. 在数据挖掘中，________是指通过算法自动从数据中学习并构建模型的过程。
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。
大学数据挖掘期末考试题
第 - 1 - 页 共 3 页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( )A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象. B 。
K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。
C 。
K 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 D.K 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 5。
(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。
数据挖掘考试题库——2024年整理
1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。
相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。
数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。
2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
按粒度组织数据的方式主要有：1简单堆积结构2轮转综合结构3简单直接结构4连续结构3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。
概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。
逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。
物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。
在物理数据模型设计时主要考虑的因素有:I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。
提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。
4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。
为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。
5.简述数据预处理方法和内容。
1数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。
2数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。
数据挖掘考试题
数据挖掘考试题一．选择题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？( )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，它是一种凝结层次聚类技术。
“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( )A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN普通聚类所有对象。
B.K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。
C.K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D.K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’s Method说法错误的是：( )C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差D.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6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( )A.具有全局优化目标函数B.Group Average擅长处理球状的簇C.可以处理不同大小簇的能力D.Max对噪声点和离群点很敏感7.下列关于凝结层次聚类的说法中，说法错误的事：( )A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销()2m O8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( )TID项 集 12345{面包，牛奶} {面包，尿布，啤酒，鸡蛋} {牛奶，尿布，啤酒，可乐} {面包，牛奶，尿布，啤酒} {面包，牛奶，尿布，可乐}9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。
10.对下图数据进行凝结聚类操作，簇间相似度使用MAX 计算，第二步是哪两个簇合并：( )A.在{3}和{l,2}合并B.{3}和{4,5}合并C.{2,3}和{4,5}合并D. {2,3}和{4,5}形成簇和{3}合并二．填空题：1. 属性包括的四种类型： 、 、 、 。
数据挖掘技术考核模拟测试卷
数据挖掘技术考核模拟测试卷一、选择题（共 20 题，每题 3 分）1、以下不属于数据挖掘任务的是（）A 数据分类B 数据清洗C 关联规则挖掘D 聚类分析2、在数据挖掘中，用于发现数据中隐藏模式的技术是（）A 预测建模B 关联分析C 异常检测D 以上都是3、以下哪种算法常用于分类问题？（）A KMeansB 决策树C AprioriD EM 算法4、数据挖掘中的预处理步骤不包括（）A 数据清洗B 数据集成C 模型训练D 数据变换5、决策树算法中，用于选择最佳分裂属性的指标通常是（）A 信息增益B 基尼系数C 准确率D 召回率6、以下哪种数据挖掘技术可以用于市场篮分析？（）A 分类B 聚类C 关联规则挖掘D 预测7、对于高维数据，以下哪种降维方法较为常用？（）A 主成分分析（PCA）B 线性判别分析（LDA）C 因子分析D 以上都是8、在聚类分析中，KMeans 算法的初始聚类中心通常是（）A 随机选择B 根据数据分布选择C 用户指定D 以上都可以9、以下哪种评估指标常用于评估分类模型的性能？（）A 均方误差B 准确率和召回率C 轮廓系数D 调整兰德系数10、数据挖掘中的过拟合现象是指（）A 模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现差B 模型在训练集和测试集上表现都差C 模型在训练集和测试集上表现都好D 模型无法训练11、以下哪种方法可以用于处理数据中的缺失值？（）A 直接删除含缺失值的记录B 用均值或中位数填充C 基于其他变量进行预测填充D 以上都是12、逻辑回归是一种（）A 线性分类算法B 非线性分类算法C 聚类算法D 关联规则挖掘算法13、以下关于支持向量机（SVM）的说法，错误的是（）A 可以处理线性可分和非线性可分问题B 核函数的选择对模型性能影响较大C 训练速度较快，适用于大规模数据D 目标是找到一个最优的分类超平面14、在关联规则挖掘中，最小支持度和最小置信度的作用是（）A 控制规则的数量和质量B 提高挖掘效率C 降低计算复杂度D 以上都是15、以下哪种数据结构常用于存储频繁项集？（）A 数组B 链表C 哈希表D 二叉树16、对于不平衡数据集，以下哪种方法可以提高分类效果？（）A 过采样B 欠采样C 生成合成样本D 以上都是17、以下哪种数据挖掘技术可以用于发现异常值？（）A 聚类分析B 分类C 关联规则挖掘D 以上都不是18、随机森林是由多个（）组成的集成学习算法。
【最新精选】《数据挖掘》试题与答案
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。
数据挖掘考试题
数据挖掘考试题一．选择题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( )A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。
B.K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。
C.K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D.K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5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( )A.对噪声点和离群点敏感度比较小B.擅长处理球状的簇C.对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差D.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6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( )A.具有全局优化目标函数B.Group Average擅长处理球状的簇C.可以处理不同大小簇的能力D.Max对噪声点和离群点很敏感7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( )A.一旦两个簇合并，该操作就不能撤销B.算法的终止条件是仅剩下一个簇C.空间复杂度为()2mOD.具有全局优化目标函数8.规则{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分别为：( )TID 项集1 2 3 4 5 {面包，牛奶}{面包，尿布，啤酒，鸡蛋} {牛奶，尿布，啤酒，可乐} {面包，牛奶，尿布，啤酒} {面包，牛奶，尿布，可乐}9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。
数据挖掘考试题
数据挖掘考试题数据挖掘考试题⼀．选择题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( )A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，⽽DBSCAN⼀般聚类所有对象。
B.K均值使⽤簇的基于原型的概念，DBSCAN使⽤基于密度的概念。
C.K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D.K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5.下列关于Ward’s Method说法错误的是：( )A.对噪声点和离群点敏感度⽐较⼩B.擅长处理球状的簇C.对于Ward⽅法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平⽅误差D.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6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：( )A.具有全局优化⽬标函数B.Group Average擅长处理球状的簇C.可以处理不同⼤⼩簇的能⼒D.Max对噪声点和离群点很敏感7.下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事：( )A.⼀旦两个簇合并，该操作就不能撤销B.算法的终⽌条件是仅剩下⼀个簇C.空间复杂度为()2m O D.具有全局优化⽬标函数8.规则{⽜奶，尿布}→{啤酒}的⽀持度和置信度分别为：( ) TID项集 12345{⾯包，⽜奶} {⾯包，尿布，啤酒，鸡蛋} {⽜奶，尿布，啤酒，可乐} {⾯包，⽜奶，尿布，啤酒} {⾯包，⽜奶，尿布，可乐}A.0.4,0.4B.0.67,0.67C.0.4,0.67D.0.67,0.49.下列( )是属于分裂层次聚类的⽅法。
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数据挖掘考试题目——聚类
一、填空题
1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。
2、DBSCAN算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。
3、DBSCAN算法的优点是_______、__________________________。
4、DBSCAN算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。
5、DBSCAN算法的参数有：___________、____________。
6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的指标为__________。
7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配程度主要借助____________。
8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是__________。
9、DBSCAN算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。
10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。
答案：
1、核心点边界点噪声点
2、 O(n2) O(n)
3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇
4、高维数据变密度的
5、 EPS MinPts
6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE)
7、外部指标监督指标的熵
8、块对角的
9、点到它的第K个最近邻的距离（K-距离）
10、非监督
二、选择题
1、DBSCAN算法的过程是（B）。
①删除噪声点。
②每组连通的核心点形成一个簇。
③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。
④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。
⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。
A：①②④⑤③
B：③①⑤②④
C：③①②④⑤
D：①④⑤②③
2、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。
A O(m)
B O(mlogm)
C O(m2)
D O(logm)
3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。
A Eps
B MinPts
C 质心
D 边界
4、当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为（A）。
A 噪声
B 核心簇
C 边界簇 D以上都不对
5、如果处理以下形状的数据时，适宜采用DBSCAN的是（B）
A 球形
B SS形
C 椭球形
D 方形
6、DBSCAN之所以难以有效处理高维数据，其主要原因是（D）
A 数据的形状太复杂
B 簇的大小未知
C 噪声点过多
D 开销过大
7、簇评估能够做到（D）
①确定数据集的聚类趋势。
②确定正确的簇个数。
③比较两个簇集，确定那个更好。
④不引用附加信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况
A ①②
B ②③④
C ①②③ D①②③④
8、如果不考虑外部信息，聚类结构的有良性度量应当采用（A）。
A 均方差
B 方差
C 中位数
D 均值
9、比较不同的聚类或簇时，通常采用相对的簇评估度量，相对的簇评估以（）来评价不同的聚类或簇。
A SSE或熵
B 簇的大小
C 簇的形状
D 簇的密度
10、对于DBSCAN，参数Eps固定，当MinPts取值较大时，会导致（B）
A 能很好的区分各类簇
B 只有高密度的点的聚集区划为簇，其余划为噪声
C 低密度的点的聚集区划为簇，其余的划为噪声
D 无影响
三、判断题
1、DBSCAN的参数Eps固定时，MinPts的值越大越好。
（错）
2、DBSCAN会把所有点划分到各自的簇中。
（错）
3、在所有核心点的Eps半径邻域内的点数都不少于MinPts阈值。
（对）
4、SSE在无监督的簇评估中能起到很好的作用。
（对）
5、在通过相似度矩阵评估簇时，如果相似度矩阵是块对角的，说明具有明显分离的簇（对）。
6、DBSCAN能够很好的区分原始数据的形状，但受限于用户指定的参数。
（对）
7、判断簇的个数不属于簇评估。
（错）
8、在做聚类时，DBSCAN会删掉它认为是噪声点的数据点。
（对）
9、DBSCAN的空间复杂度始终都是O(m)。
（对）
10、K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。
（对）
四、简答题
1、描述DBSCAN的算法过程。
①将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。
②删除噪声点。
③为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。
④每组连通的核心点形成一个簇。
⑤将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。
2、简答DBSCAN的优点与不足。
答，优点：DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇，缺点：当簇的密度变化过大时，DBSCAN就很难敏感的发现数据集中的簇。
同时， DBSCAN 在处理高维数据时，会有很大的开销。
3、简述DBSCAN算法的核心思想。
DBSCAN算法的核心思想是一个簇中除了边界点，每个点在给定的半径Eps内必须包含不少于PinPts个数据点，这样的点称为核心点。
4、确定DBSCAN参数的基本的方法是什么。
答：观察点到它的K个最近邻的距离的特性。
对于某个K，计算所有点的K距离，以递增的次序排序，绘制排序后的值。
在图中找到曲线拐点，拐点处的函数值为Eps半径，K的值为Minpts。
5、簇评估的主要任务是什么。
答：①确定数据集的聚类趋势。
②确定正确的簇个数。
③不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据的拟合情况。
④将聚类分析结果与已知的客观结果比较。
⑤比较两个簇集，确定哪个更好。
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