大学数据挖掘期末考试题
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, PrecisionC. Precision, ROCD. 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。
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. 以下哪个算法是用于分类的？A. K-meansB. AprioriC. ID3D. PageRank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. 决策树算法中，哪个算法是基于信息增益来构建树的？A. ID3B. C4.5C. CARTD. CHAID答案：A5. 以下哪个算法是用于关联规则挖掘的？A. K-meansB. AprioriC. ID3D. KNN答案：B6. 在数据挖掘中，哪个算法是用于异常检测的？A. K-meansB. DBSCANC. Isolation ForestD. Naive Bayes答案：C7. 以下哪个算法是用于特征选择的？A. PCAB. AprioriC. ID3D. K-means答案：A8. 在数据挖掘中，哪个算法是用于神经网络的？A. K-meansB. AprioriC. BackpropagationD. ID3答案：C9. 以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. AprioriC. ID3D. KNN答案：A10. 在数据挖掘中，哪个算法是用于时间序列预测的？A. ARIMAB. AprioriC. ID3D. K-means答案：A二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中的预处理步骤可能包括哪些？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据降维E. 特征提取答案：ABCDE12. 以下哪些是数据挖掘中常用的聚类算法？A. K-meansB. DBSCANC. Hierarchical ClusteringD. AprioriE. Mean Shift答案：ABCE13. 在数据挖掘中，哪些是常用的分类算法？A. Naive BayesB. Decision TreesC. Support Vector MachinesD. Neural NetworksE. Apriori答案：ABCD14. 以下哪些是数据挖掘中常用的评估指标？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. ROC曲线E. AUC值答案：ABCDE15. 在数据挖掘中，哪些是异常检测算法？A. Isolation ForestB. One-Class SVMC. Local Outlier FactorD. K-meansE. DBSCAN答案：ABC三、填空题（每题2分，共20分）16. 数据挖掘中的________是指从大量数据中提取或推导出有价值信息的过程。
数据挖掘期末考试题库
数据挖掘期末考试题库第一部分：单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务是：A. 数据清洗B. 数据可视化C. 数据预处理D. 信息提取2. 下列哪种算法不属于分类算法？A. 决策树B. K均值聚类C. 朴素贝叶斯D. 支持向量机3. 以下哪种评估指标适合用于回归模型的评价？A. 准确率B. 精确率C. 均方误差D. 召回率4. 什么是过拟合？A. 欠拟合B. 模型泛化能力差C. 训练数据效果好，测试数据效果差D. 模型对训练数据过于复杂5. 数据挖掘中最常用的算法之一是：A. 关联规则挖掘B. 地理聚类算法C. PCA主成分分析D. 神经网络6. 在K均值聚类算法中，K的取值是：A. 随机指定B. 需要提前确定C. 可以根据数据自动调整D. 由数据量来决定7. 数据不平衡问题常见的解决方法是：A. 降采样B. 升采样C. 阈值移动D. 过采样8. 常用的数据变换方法包括：A. 标准化B. 特征选择C. 特征抽取D. 以上都是9. 以下哪个不是决策树算法？A. CARTB. SVMC. ID3D. C4.510. 数据挖掘的任务包括：A. 分类B. 预测C. 聚类D. 以上都是第二部分：简答题（每题5分，共25分）1. 请简要介绍数据挖掘的相关概念及主要任务。
2. 什么是数据清洗？数据预处理的主要步骤有哪些？3. 请简要描述K均值聚类算法的原理及应用场景。
4. 什么是特征选择？为什么特征选择在数据挖掘中很重要？5. 请解释模型评估中的ROC曲线及AUC指标的含义。
第三部分：分析题（每题10分，共30分）1. 请根据提供的数据集，使用决策树算法进行分类预测，并对算法进行评估。
2. 请使用K均值聚类算法对特定数据进行聚类，并解释聚类结果的含义。
3. 请选择一个自己感兴趣的数据集，设计一个数据挖掘项目，并说明项目的背景、目的、方法及预期结果。
第四部分：应用题（每题15分，共30分）1. 请根据给定的销售数据，利用关联规则挖掘算法找出频繁项集和关联规则，并分析其规则含义及实际应用。
《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。
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。
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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( )
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：( )
题目
一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 总成绩 复核
得分
阅卷教师
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信
息
科
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学
院
学
院
专
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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2mO 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 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} A.0.4,0.4 B.0.67,0.67 C.0.4,0.67 D.0.67,0.4 9.下列( )是属于分裂层次聚类的方法。 A.Min B.Max 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：( )
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
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？( )
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
12.
决策树中不包含一下哪种结点( )
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）
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？( )
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
14. 下列哪个描述是正确的？（ ）
A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
C、分类是有指导的学习，聚类是无指导的学习 D、分类是无指导的学习，聚类是有指导的学习
15. 下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少（ ）
ID 购买项
1 牛奶，啤酒，尿布 2 面包，黄油，牛奶 3 牛奶，尿布，饼干
4 面包，黄油，饼干 5 啤酒，饼干，尿布 6 牛奶，尿布，面包，黄油
7 面包，黄油，尿布 8 啤酒，尿布 9 牛奶，尿布，面包，黄油
10 啤酒，饼干
A.1 B.2 C.3 D 4
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三、简答题（每题8分，40分）
1.
何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？
2.
简述数据预处理方法和内容。
3. 何谓聚类？它与分类有什么异同？
4.
什么是决策树？如何用决策树进行分类？
5.
简述ID3算法的基本思想及其主算法的基本步骤
四、 算法题（每题10分，20分）
1.由下图已给出的距离矩阵，将Max用于6个点样本数据集，画出层次聚类的树状图？
P1 P2 P3 P4 P5 P6
P1 0.00 0.24 0.22 0.37 0.34 0.23
P2 0.24 0.00 0.14 0.20 0.13 0.25
P3 0.22 0.14 0.00 0.15 0.28 0.11
P4 0.37 0.20 0.15 0.00 0.29 0.22
P5 0.34 0.13 0.28 0.29 0.00 0.39
P6 0.23 0.25 0.11 0.22 0.39 0.00
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2.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：