数据挖掘期末试题及答案完整版
《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。
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。
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。
（完整word版）数据挖掘题目及答案
（完整word版）数据挖掘题⽬及答案⼀、何为数据仓库？其主要特点是什么？数据仓库与KDD的联系是什么？数据仓库是⼀个⾯向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，⽤于⽀持管理决策。
特点：1、⾯向主题操作型数据库的数据组织⾯向事务处理任务，各个业务系统之间各⾃分离，⽽数据仓库中的数据是按照⼀定的主题域进⾏组织的。
2、集成的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加⼯、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不⼀致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的⼀致的全局信息。
3、相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之⽤，⼀旦某个数据进⼊数据仓库以后，⼀般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中⼀般有⼤量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
4、反映历史变化数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某⼀时点(如开始应⽤数据仓库的时点)到⽬前的各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从⼤量数据中提取有效的、新颖的、潜在有⽤的、最终可被理解的模式的⾮平凡过程。
数据仓库为KDD提供了数据环境，KDD从数据仓库中提取有效的，可⽤的信息⼆、数据库有4笔交易。
设minsup=60%，minconf=80%。
TID DATE ITEMS_BOUGHTT100 3/5/2009 {A, C, S, L}T200 3/5/2009 {D, A, C, E, B}T300 4/5/2010 {A, B, C}T400 4/5/2010 {C, A, B, E}使⽤Apriori算法找出频繁项集，列出所有关联规则。
解：已知最⼩⽀持度为60%，最⼩置信度为80%1）第⼀步，对事务数据库进⾏⼀次扫描，计算出D中所包含的每个项⽬出现的次数，⽣成候选1-项集的集合C1。
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。
数据挖掘导论期末考试试题
数据挖掘导论期末考试试题# 数据挖掘导论期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的常用技术不包括以下哪一项？A. 决策树B. 聚类分析C. 神经网络D. 线性回归2. 在数据挖掘中，以下哪个算法主要用于分类问题？A. K-meansB. KNNC. AprioriD. ID33. 以下哪个术语与数据挖掘中的关联规则挖掘无关？A. 支持度（Support）B. 置信度（Confidence）C. 准确度（Precision）D. 先行项（Antecedent）4. 数据挖掘中的“过拟合”是指模型：A. 过于简单，不能捕捉数据的复杂性B. 过于复杂，不能很好地泛化到新数据C. 与数据完全一致，没有误差D. 只适用于特定类型的数据5. 在数据预处理中，数据清洗的目的是什么？A. 增加数据量B. 提高数据质量C. 降低数据的维度D. 转换数据格式## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 简述数据挖掘中的“异常检测”是什么，并给出一个实际应用的例子。
2. 解释什么是“特征选择”，并说明它在数据挖掘中的重要性。
3. 描述数据挖掘中的“集成学习”概念，并举例说明其优势。
## 三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定一组数据集，包含以下属性：年龄、收入、购买产品。
使用Apriori算法找出频繁项集，并计算相应的支持度和置信度。
（假设最小支持度阈值为0.5，最小置信度阈值为0.7）| 交易ID | 年龄 | 收入 | 购买产品 ||||||| 1 | 25 | 50000| 手机 || 2 | 30 | 60000| 手机,电脑 || 3 | 35 | 70000| 电脑 || ... | ... | ... | ... |2. 假设你有一个客户数据库，包含客户的性别、年龄、年收入和购买历史。
使用决策树算法建立一个模型，预测客户是否会购买新产品。
请描述决策树的构建过程，并给出可能的决策树结构。
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。
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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。
8. 人工神经网络：是一种模仿生物神经网络的智能算法，具体
工作原理包括：输入层、隐层、输出层、权重、激活函数等。
9. 支持向量机：是一种针对分类问题的机器研究方法，其分类
原理是通过将数据映射到高维空间中，选择一个最优的分割超平面，使不同类别的数据点分别处于超平面两侧，从而实现分类。
其构建
方法包括：选择核函数、训练模型、预测分类等。
10. 集成学习：是一种组合多种单一学习器的学习策略，主要
方法包括：bagging、boosting、stacking等。
其主要思想是将多个模型的预测结果进行合并，提高整体的预测精度。