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！

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？

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

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

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.这种组织为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。有一些 O L A P 数据立方体操作用来物化这些不同视图，允许交互查询和分析手头数据。因此， O L A P 为交互数据分析提供了友好的环境。上卷 :上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约 ,在数据立方体上进行聚集。下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现。切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方。切块:通过对两个或多个维执行选择,定义子方.

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

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

数据挖掘期末考试 1理解概念 1.1数据挖掘1.2关联规那么1.3数据预处理1.4置信度1.5聚类1.6KNN1.7SVM 2分类器设计的三个经过 3分类时常将样本如何划分 4评估分类器性能的常用指标 5数据挖掘常用技术有哪些 6数据预处理的主要方法 7决策树分类算法步骤 8OLAP技术多维分析经过的多维分析操作有哪些 9数据可视化的分类方法有哪些 10数据规约的策略有哪些 11数据光滑的分箱方法有哪些 12数据挖掘的主要功能包括那几个方面

13基于密度的分类方法有哪些后面是问答 14什么是决策树 15怎样利用决策树进展分类 16分类知识的发现方法有哪些 17分类规那么的挖掘方法有哪些以及上面的答案一样 18分类经过通常包括哪两个阶段 19回归以及分类的区别 20什么是聚类 21聚类以及分类有以及异同 22聚类的挖掘方法有啥 23按聚类分析方法的主要思路可将聚类分析方法分为哪几种类型 24什么是数据标准化 25数据标准化的方法有哪些

以下几种算法认真看 2626.1ID3决策树算法26.2Aprior算法26.3k_means算法26.4NaïveBayes算法 1.1从大型数据集可能是不完全的有噪声的不确定的各种存储形式的中挖掘隐含在其中的且事先不知道的对决策有用的知识的经过。广义从特定形式的数据集中提炼知识的经过狭义 1.2从给定的数据集中发现频繁出现的工程集形式知识即x-y 的蕴涵式。其中xy分别称为先导以及后继。 1.3数据预处理用各种方法对数据进展变换、加工以便它适用于存储、管理及进一步分析以及应用。主要内容包括数据清理、数据集成、数据规约、数据变换。 1.4置信度包含I1以及I2的事务数与包含I1的事务数之比。 1.41支持度包含I1的事务在数据集D上所占的比例。 1.5聚类通过最大化类内相似性最小化类间相似性的方法将数据分为簇以及组来分析数据对象。 1.6KNNp68下面计算每个训练数据到待分类元组的间隔取以及待分类元组间隔最近的k个训练数据k个数据中哪个类别

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]

数据挖掘期末题

数据挖掘考题名词解释 1数据仓库：数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性 2聚类：就是将数据分组成多个类（c luster）。在同一个类内对象之间具有较高的相似度，不同类之间的对象差别较大。 3数据挖掘：所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。4人工神经网络：人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。 5文本挖掘：文本挖掘有时也被称为文字探勘、文本数据挖掘等，大致相当于文字分析，一般指文本处理过程中产生高质量的信息。高质量的信息通常通过分类和预测来产生，如模式识别。文本挖掘通常涉及输入文本的处理过程，产生结构化数据，并最终评价和解释输出。'高品质'的文本挖掘通常是指某种组合的相关性，新颖性和趣味性。典型的文本挖掘方法包括文本分类，文本聚类，概念/实体挖掘，生产精确分类，观点分析，文档摘要和实体关系模型。 6OLAP：联机分析处理（On-Line Analytical Processing,简称OLAP），是一套以多维度方式分析数据，而能弹性地提供积存(Roll-up)、下钻(Drill-down)、和枢纽分析(pivot)等操作，呈现集成性决策信息的方法，多用于决策支持系统、商务智能或数据仓库。其主要的功能，在于方便大规模数据分析及统计计算，对决策提供参考和支持。与之相区别的是联机交易处理(OLTP)。 7概念描述：特征化，对所选择的数据汇集给出一个简单明了的描述。比较，提供两个或以上数据汇集进行比较的结果。 8信息熵：信息熵是一個數學上頗為抽象的概念，在這裡不妨把信息熵理解成某種特定信息的出現概率（離散隨機事件的出現概率）。一個系統越是有序，信息熵就越低；反之，一個系統越是混亂，信息熵就越高。信息熵也可以說是系統有序化程度的一個度量。 1.数据仓库和传统数据库的区别和联系是什么？答:1. 简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 2. 数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 3. 数据库设计是尽量避免冗余，一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计。 4. 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。