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A

B.选项B

C.选项C

D.选项D

2.下列哪个选项是错误的？

A.选项A

B.选项B

C.选项C

D.选项D

3.以下哪项描述不正确？

A.选项A

B.选项B

C.选项C

D.选项D

4.以下哪项描述正确？

A.选项A

B.选项B

C.选项C

D.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。

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。（错误，应为凝聚的层次聚类方法）

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。（正确）

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。（错误，应为簇内的相似性越大，簇间的差别越小，聚类的效果越好）

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。（正确）

5.DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和

大小的簇。（正确）

6.属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（正确）

7.全链对噪声点和离群点很敏感。（正确）

8.对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（正确）

9.K均值可以很好的处理不同密度的数据。（错误，应为

K均值对密度敏感，难以处理不同密度的数据）

10.单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（正确）

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？(B.聚类)

2.(C.组平均)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。

3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了

(D.关联规则分析)数据挖掘方法。

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。)

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)

6.下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：(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，正确的是：（B）算法的终止条件是仅剩下一个簇。（A）一旦两个簇合并，该操作可以撤销。（C）空间复杂度为O(m^2)。（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：（C）0.4,0.67.

9.下列（B）Max是属于分裂层次聚类的方法。（A）Min （C）Group Average （D）MST

10.对下图数据进行凝聚聚类操作，簇间相似度使用MAX 计算，第二步是哪两个簇合并：（C）{2,3}和{4,5}合并。

11.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）数据预处理。

12.决策树中不包含以下哪种结点？（C）外部结点（external node）。

13.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）预测建模。

14.下列哪个描述是正确的？（C）分类是有指导的研究，聚类是无指导的研究。（A）分类和聚类都是有指导的研究。（B）分类和聚类都是无指导的研究。（D）分类是无指导的

研究，聚类是有指导的研究。

15.下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少？（B）2.

三、XXX

1.数据挖掘是从大量的数据中自动提取未知的、有用的、

可理解的模式和知识的过程。它的功能包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测建模等方面。

2.数据预处理是指在进行数据挖掘之前对原始数据进行处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等内容。

3.聚类是将数据集中相似的对象归为一类的过程。与分类不同的是，聚类没有给定类别标签，是一种无监督研究方法。聚类的目标是发现数据中的内在结构，而分类的目标是将数据集中的对象划分到已知的类别中。

4.决策树是一种基于树形结构的分类模型。通过对数据集进行分析，决策树可以生成一颗树，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个叶子节点表示一个类别。进行分类时，从根节点开始，按照属性上的判断逐步向下，最终到达叶子节点，得到分类结果。

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A B.选项B C.选项C D.选项D 2.下列哪个选项是错误的？ A.选项A B.选项B C.选项C

D.选项D 3.以下哪项描述不正确？ A.选项A B.选项B C.选项C D.选项D 4.以下哪项描述正确？ A.选项A B.选项B C.选项C D.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。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。（错误，应为凝聚的层次聚类方法） 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。（正确）

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。

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。

数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据仓库与数据挖掘_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.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：（）参考答案: 0.716 2.数据的可视化是将数据以各种图表的形式展现在用户的面前，使用户能观察数据，并在较高的层次上找出数据间可能的关系。参考答案: 正确 3.数据挖掘和可视化都是知识提取的方式。参考答案: 正确 4.面向应用场景的可视化交互式数据挖掘方法是以数据挖掘算法和模型为主，并不针对具体应用场景或数据类型参考答案: 错误 5.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是以下哪个步骤的任务？（）参考答案: 数据预处理

6.数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括（）参考答案: 数据抽取_数据加载_数据转换 7.数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据的任务。参考答案: 正确 8.传统数据仓库包括数据仓库数据库、数据抽取/转换/加载、元数据、访问工具、数据集市、和信息发布系统七个部分组成。参考答案: 数据仓库管理 9.关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。参考答案: 错误 10.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象。在下一次训练时，应该采取下列什么措施？（）参考答案: 增加特征

11.下面哪一项关于CART的说法是错误的（）参考答案: CART输出变量只能是离散型。 12.以下哪种方法不是常用的数据约减方法（）参考答案: 关联规则挖掘 13.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？ () 参考答案: 第二个 14.下表是一个购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。TID 项1abc2abcd3bce4acde5de 参考答案: abc_de 15.利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（）ID购买项1面包、牛奶2面包、尿布、啤酒、鸡蛋3牛奶、尿布、啤酒、可乐4面包、牛奶、尿布、啤酒5面包、牛奶、尿布、可乐参考答案: 啤酒、面包_啤酒、牛奶

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。以上是关于数据挖掘期末考试试题的答案。希望对您有所帮助！

数据库与数据挖掘_南京邮电大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据库与数据挖掘_南京邮电大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.在通常情况下，下面的关系中不可以作为关系数据库的关系的是（）参考答案: R4（学号，姓名，简历） 2.以下是大数据存储面临的挑战（）参考答案: 应用问题_管理问题_系统问题 3.数据挖掘常用的算法有（）参考答案: 特征分析_分类_聚类_决策树归纳 4.分布式系统可以同时满足CAP原则参考答案: 错误 5.大数据的特征包括（）参考答案: 容量大_速度快_多样性_价值高 6.以下不是Spark 四大组件的有（）

参考答案: Spark R_pyspark 7.关于L1和L2正则化，下面说法对的是 ( ) 参考答案: L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值_L1范数会值得权值稀疏 8.小明参加某公司的大数据竞赛，他的成绩在大赛排行榜上原本居于前二十，后来他保持特征不变，对原来的模型做了1天的调参，将自己的模型在自己本地测试集上的准确率提升了5%，然后他信心满满地将新模型的预测结果更新到了大赛官网上，结果懊恼地发现自己的新模型在大赛官方的测试集上准确率反而下降了。（）参考答案: 可能发生过拟合了_应该利用交叉验证判断是否过拟合 9.以下哪些算法是推荐系统常用算法（）参考答案: 内容过滤_协同过滤 10.以下哪些算法是文本处理中常用模型（）参考答案: tf-idf_word2vec_词向量 11.下面算法中能够使用核函数的算法是（）参考答案: K-means_SVM

12.下面关于贝叶斯分类器的描述哪些是对的？ ( ) 参考答案: 对缺失数据不敏感_假设属性之间相互独立 13.评价警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准( ) 参考答案: Precesion 14.数据预处理指在主要的处理后对数据进行处理（）参考答案: 错误 15.只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题（）参考答案: 正确 16.Hadoop 核心模块包括HDFS, MapReduce, Spark （）参考答案: 错误 17.数据挖掘的步骤是数据采集，数据转换，建立模型，分析评估（）参考答案: 正确

数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据仓库与数据挖掘_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.假设数据挖掘的任务是将如下8个点（用（x，y）代表位置）聚类为3个簇： A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9) 距离函数是欧式距离。假设初始选择A1，B1和C1分别为每个聚类的中心，用K-平均算法来给出在第一次循环执行后的三个聚类中心: 答案: (2,10),(6,6),(1.5,3.5) 2.设训练样本集包含{ID，收入（万元），婚否，爱旅游}四个特征，8条记录如表所示，采用C4.5算法进行连续属性划分，请问“收入”属性具有几种划分可能？ ID 收入婚否爱旅游 1 2.5 否否 2 12 否是

3 3 否否 4 3.2 是是 5 4 否否 6 4.8 否否 7 6.8 是是 8 9.8 否是答案: 7

3.设训练样本集包含{ID，收入（万元），婚否，爱旅游}四个特征，8条记录如表所示，采用C4.5算法进行连续属性划分，对于“收入”属性的划分“2.75”，计算其信息增益率： ID 收入婚否爱旅游 1 2.5 否否 2 12 否是 3 3 否否 4 3.2 是是 5 4 否否 6 4.8 否否 7 6.8 是是 8 9.8 否是答案: 0.255

4.在下表中给定的样本上进行合并（凝聚）层次聚类，初始簇{1}，{2}，{3}， {4}，{5}，{6}，{7}，{8}.假定算法的终止条件为3个簇，则此3个簇为：序号属性 1 属性 2 序号属性 1 属性 2 1 2 10 5 7 5 2 2 5 6 6 4 3 8 4 7 1 2 4 5 8 8 4 9 答案: 最后3个簇为：{2，7}，{1，4，8}，{3，5，6} 5.简单的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

《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。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。

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

大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据挖掘》期末考试高频考点版(带答案)试卷号：2

大连理工大学22春“计算机科学与技术”《数据挖掘》期末考试高频考点版（带答案）一.综合考核(共50题) 1. 以下选项中不是Python关键字的是()。 A.while B.except C.in D.do 参考答案：D 2. 以下程序语句中，哪个是正确利用切片语句取出字符串s=“pi=3.1415926”中的所有数字部分?() A.s[3:-1] B.s[3:11] C.s[4:-1] D.s[3:12] 参考答案：D 3. for循环和while循环中都存在一个else扩展用法，continue关键字对else没有影响。() A.正确 B.错误参考答案：A 4. 组合数据类型中的序列类型元素之间存在先后关系，可以通过序号访问。() A.正确 B.错误参考答案：A

下面Python关键字中，不用于表示分支结构的是()。 A.else B.if C.elseif D.elif 参考答案：C 6. 以下选项中，不是Python对文件的打开模式的是()。 A.c’ B.‘r+’ C.‘w’ D.‘r’ 参考答案：A 7. 以下哪一种数据类型元素之间是无序的，相同元素在集合中唯一存在?() A.元组 B.字符串 C.列表 D.集合参考答案：D 8. Python中，字典是一个键值对的集合，字典以键为索引，一个键只对应一个值。() A.正确 B.错误参考答案：A 9. 函数是一段具有特定功能的、可重用的语句组，用函数名来表示并通过函数名进行功能调用。() A.正确 B.错误

10. 以下关于Python组合数据类型描述错误的是()。 A.序列类型可以通过序号访问元素，元素之间不存在先后关系 B.组合数据类型可以分为3类：序列类型、集合类型和映射类型 C.Python组合数据类型能够将多个同类型或者不同类型的数据组织起来，通过单一的表示使数据操作更有序、更容易 D.Python中字符串、元组和列表都是序列类型参考答案：A 11. 遍历循环for语句中，不可以遍历的结构是()。 A.字符串 B.元组 C.数字类型 D.字典参考答案：C 12. 在多分支结构中，Python是通过()来判断语句是否属于一个分支结构中。 A.花括号 B.冒号 C.括号 D.缩进参考答案：D 13. 下列不是Python对文件进行读操作的方法是()。 A.readtext B.readlines C.read D.readline 参考答案：A

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年 1.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？() 答案: 关联规则发现 2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案: SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险 3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案: 特征选取_聚类准则_模式相似性测度 4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。( ) 答案: 错误 5.决策树中包含一下哪些结点答案: 内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：

众数 7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案: 样本较少但典型性好 8.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、 P(Y=0)=0.65。剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案: 0.57 9.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案: 0.716 10.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案: KNN 11.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，下列哪些不属于这种聚类类型

大学数据挖掘期末考试题

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.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() 2 m 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：( )

东北财经大学《数据挖掘与决策》期末考试汇总题集

东北财经大学《数据挖掘与决策》期末考试汇总题集第一章：数据挖掘基础 1. 数据挖掘的定义是什么？ 2. 数据挖掘的主要任务有哪些？ 3. 解释数据挖掘的主要应用领域。 4. 介绍数据挖掘的基本过程。 5. 数据预处理在数据挖掘中的作用是什么？ 6. 数据清洗的主要任务有哪些？ 7. 列举常见的数据清洗方法。 8. 数据集划分的目的是什么？常用的划分方法有哪些？第二章：数据挖掘的基本任务 1. 描述关联规则挖掘的目标和过程。 2. 解释分类任务的含义，并列举常用的分类算法。 3. 对于文本分类任务，介绍一种常用的文本特征表示方法。 4. 简要说明聚类任务的定义和常用算法。

5. 介绍异常检测的任务和应用领域。 6. 解释序列模式挖掘的目标和过程。 7. 介绍一种常用的时间序列数据挖掘方法。第三章：数据挖掘的进阶任务 1. 解释推荐系统的定义和主要应用场景。 2. 列举常见的推荐算法，并简要说明它们的特点。 3. 介绍基于图的数据挖掘任务，并列举一个常用的图算法。 4. 解释数据集集成的思想和主要方法。 5. 简要说明集成模型的优势和不足。 6. 介绍一种常用的集成模型。第四章：决策分析 1. 解释决策分析的基本概念。 2. 列举常见的决策分析方法。 3. 介绍决策树算法的基本原理和构建过程。 4. 解释基于规则的决策模型的定义和构建方法。 5. 介绍一种常见的多属性决策模型。

6. 简要说明使用模糊决策方法的优势和不足。 7. 解释模糊综合评价方法的基本思想。第五章：模型评价与选择 1. 说明模型评价的重要性和目标。 2. 列举评价分类模型性能的常用指标，并解释它们的含义。 3. 简要介绍回归模型的评价指标。 4. 解释交叉验证的作用和常用方法。 5. 介绍模型选择的原则。 6. 解释过拟合和欠拟合的概念，并说明如何解决这些问题。 7. 简要说明集成模型在模型评价与选择中的应用。以上是《数据挖掘与决策》期末考试的汇总题集，希望能帮助大家复习和准备考试。祝各位考试顺利！

数据挖掘期末考试计算题及答案

题一：一阶工程集支持度 a 5 b 4 c 2 d 5 e 3 f 4 g 6 一阶频繁集支持度 a 5 b 4 d 5 f 4 g 6 二阶候选集支持度ab 3 ad 4 af 2 ag 5 bd 3

bf 1 bg 3 df 3 dg 4 fg 3 二阶频繁集支持度 ad 4 ag 5 dg 4 三阶候选集支持度 adg 4 三阶频繁集支持度 adg 4 题二 Distance(G,A)2=0.1; Distance(G,B)2=0.03; Distance(G,C)2=0.11 Distance(G,D)2=0.12; Distance(G,E)2=0.16; Distance(G,F)2=0.05 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=0.03; Distance(H,B)2=0.18; Distance(H,C)2=0.22

Distance(H,D)2=0.03; Distance(H,E)2=0.21; Distance(H,F)2=0.16 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)=0.185 Gain(Na+浓度)=0 Gain(Cl-浓度)=0.32 选择Cl- 计算各属性的信息增益Gain(Ca+浓度)=0 Gain(Mg+浓度)=0.45 Gain(Na+浓度)=0.24 选择Mg+浓度作为节点Cl-浓度冰川水？高低 Cl-浓度冰川水Mg+浓度高低高低

数据挖掘期末考试在线测试答案

数据挖掘期末考试在线测试答案(总 7页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可-- --内页可以根据需求调整合适字体及大小--

一个食品连锁店每周的事务记录如下表所示，其中每一条事务表示在一项收款机业务中卖出的项目，假定sup min =20%，conf min =40%，使用Apriori 算法计算生成的关联规则，标明每趟数据库扫描时的候选集和大项目集。解：1) 扫描数据库对每个候选计算支持 2) 比较候选支持度与最小支持度，得出频繁项集L1 3)由L1

4 5)L2 6)由L2

7 8L3 <1>{面包，花生酱，牛奶}的非空子集有{面包，花生酱}，{面包，牛奶}，{花生酱，牛奶}，{面包}，{花生酱}，{牛奶} {面包，花生酱} {牛奶} confidence= 5/35/1 =% {面包，牛奶} {花生酱} confidence= 5/15/1 =100% {花生酱，牛奶} {面包} confidence= 5/15/1 =100% {面包} {花生酱，牛奶} confidence= 5/45/1 =25% {花生酱} {面包，牛奶} confidence= 5/35/1 =% {牛奶} {面包，花生酱} confidence= 5/25/1 =50% 故强关联规则有{面包，牛奶} {花生酱}，{花生酱，牛奶} {面包}，

{牛奶} {面包，花生酱} <2>{面包，花生酱，果冻}的非空子集有{面包，花生酱}，{面包，果冻}，{花生酱，果冻}，{面包}，{花生酱}，{果冻} {面包，花生酱} {果冻} confidence= 5/35/1 =% {面包，果冻} {花生酱} confidence= 5/15/1 =100% {花生酱，果冻} {面包} confidence= 5/15/1 =100% {面包} {花生酱，果冻 } confidence= 5/45/1 =25% {花生酱} {面包，果冻} confidence= 5/35/1 =% {果冻} {面包，花生酱} confidence 5/15/1 =100% 故强关联规则有{面包，果冻} {花生酱}，{花生酱，果冻} {面包}， {果冻} {面包，花生酱} The following shows a history of customers with their incomes, ages and an attribute called “Have_iPhone” indicating whether they have an iPhone. We also indicate whether they will buy an iPad or not in the last column. No. Income Age Have_iPhone Buy_iPad 1 high young yes yes 2 high old yes yes 3 medium young no yes 4 high old no yes 5 medium young no no 6 medium young no no 7 medium old no no 8 medium old no no (a) We want to train a CART decision tree classifier to predict whether a new customer will buy an iPad or not. We define the value of attribute Buy_iPad is the label of a record. (i) Please find a CART decision tree according to the above example. In the decision tree, whenever we process a node containing at most 3 records, we stop to process this node for splitting. (ii) Consider a new young customer whose income is medium and he has an iPhone. Please predict whether this new customer will buy an iPad or not. (b) What is the difference between the decision tree and the ID3 decision tree

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。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() 2 m 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：( ）

数据挖掘期末考试计算题及答案

题一:

题二样本Ca卜浓Mg*浓度Na卜浓ci-W 类型 A0.20.50.10.1冰川水 B0.40.30.403湖泊水 C030.40.603冰川水 D0.20.60.20.1冰川水 E0.50.50.10湖泊水 F030.30.40.4湖泊水 G030.30.30.27 ■ H0.10.50.20.2? Distance (G, A):=0. 1; Distance (G, B)"=0. 03; Distance (G, C)2=0. 11 Distance (G, D):=0. 12; Distance (G, E):=0. 16; Distance (G, F):=0. 05 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=0. 03; Distance(H, B):=0. 18; Distance(H, C)2=0. 22

Distance (H, D):=0. 03; Distance (H, E)2=0. 21; Distance (H, F)2=0. 16 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 Cat浓度昭浓度Na十浓C1-浓度类型低高高冰川水高低高高冰川水低低低冰川水斋高低低冰川水低低低低#1泊水高低低低湖泊水低高高低港泊水高低髙低湖泊水低高低? 斋低高? 首先讣算各属性的信息增益 Gain （Ca+浓度）二0 Gain （Mg+浓度）二0. 185 Gain（Na+浓度）二0 Gain（Cl-浓度）二0. 32 选择C1-浓度作为根节点

浙江财经大学数据挖掘期末考试试卷以及答案

浙江财经大学数据挖掘期末考试试卷以及答案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？（） [单选题] * A. 关联规则发现(正确答案) 聚类分类 D. 自然语言处理以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (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。 [单选题] A. Precision, Recall(正确答案) B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 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？ [单选题] * A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理(正确答案) D. 数据流挖掘

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？（） [单选题] * A. 分类 B. 聚类(正确答案) C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链什么是 KDD？ [单选题] * A. 数据挖掘与知识发现(正确答案) B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（） [单选题] * A. 探索性数据分析(正确答案) B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则为数据的总体分布建模；把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务？（） [单选题] * A. 探索性数据分析 B. 建模描述(正确答案) C. 预测建模

D. 寻找模式和规则建立一个模型，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？（） [单选题] * A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模(正确答案) D. 寻找模式和规则用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？（） [单选题] * A. 根据内容检索(正确答案) B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则下面哪种不属于数据预处理的方法？ [单选题] * A变量代换 B离散化 C聚集 D估计遗漏值(正确答案) 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？ [单选题]