数据挖掘考试题及答案
一、单项选择题（每题2分，共10题）
1.数据挖掘的主要任务不包括以下哪项？（）
A.数据清洗
B.分类
C.聚类
D.关联规则挖掘
答案：A
2.在数据挖掘中，哪种算法常用于分类任务？（）
A.K-Means
B.决策树
C.PCA
D.协方差分析
答案：B
3.以下哪个不是数据挖掘中的数据预处理步骤？（）
A.数据集成
B.数据可视化
C.数据归一化
D.缺失值处理
答案：B
4.关联规则挖掘中，支持度（Support）表示（）。
A.包含A和B的事务数与总事务数之比
B.包含A的事务数与总事务数之比
C.包含B的事务数与总事务数之比
D.包含A或B的事务数与总事务数之比
答案：A
5.数据挖掘中，聚类算法的目的是（）。
A.将数据分为不同的类别，类别已知
B.将数据分为不同的类别，类别未知
C.预测数值型数据
D.找出数据中的异常值
答案：B
6.以下哪种算法不属于无监督学习算法？（）
A.自编码器
B.支持向量机
C.层次聚类
D.主成分分析
答案：B
7.数据挖掘中，提升度（Lift）在关联规则中的作用是（）。
A.衡量规则的有效性
B.衡量规则的新颖性
C.衡量规则的普遍性
D.衡量规则的复杂性
答案：A
8.在决策树算法中，节点分裂的依据通常是（）。
A.信息增益
B.均方误差
C.协方差
D.欧式距离
答案：A
9.以下关于数据挖掘和机器学习关系的说法，正确的是（）。
A.数据挖掘是机器学习的一个分支
B.机器学习是数据挖掘的一个分支
C.两者相互独立
D.两者有部分重叠
答案：D
10.数据挖掘中处理高维数据时，常用的降维方法不包括（）。
A.随机森林
B.线性判别分析
C.因子分析
D.流形学习
答案：A
二、多项选择题（每题2分，共10题）
1.数据挖掘的常见应用领域包括（）。
A.金融
B.医疗
C.零售
D.教育
答案：ABCD
2.以下哪些是数据挖掘中的分类算法？（）
A.朴素贝叶斯
B.逻辑回归
C.神经网络
D.K-近邻算法
答案：ABCD
3.数据预处理中的数据清理操作包括（）。
A.去除重复数据
B.填补缺失值
C.纠正错误数据
D.数据离散化
答案：ABC
4.在关联规则挖掘中，以下哪些指标可以用来评估规则的质量？（）
A.置信度
B.支持度
C.提升度
D.基尼系数
答案：ABC
5.以下属于聚类算法的有（）。
A.DBSCAN
B.高斯混合模型
C.谱聚类
D.线性回归
答案：ABC
6.数据挖掘中的特征选择方法有（）。
A.过滤式
B.包裹式
C.嵌入式
D.混合式
答案：ABC
7.以下关于决策树的说法正确的是（）。
A.容易过拟合
B.可解释性强
C.可以处理非线性数据
D.对缺失值敏感
答案：ABC
8.以下哪些是无监督学习算法的特点？（）
A.不需要标签数据
B.主要用于发现数据中的结构
C.算法复杂度通常较低
D.结果可直接用于预测
答案：AB
9.在数据挖掘项目中，数据探索阶段可能涉及（）。
A.数据可视化
B.描述性统计分析
C.相关性分析
D.数据加密
答案：ABC
10.数据挖掘中的异常检测方法有（）。
A.基于统计的方法
B.基于距离的方法
C.基于密度的方法
D.基于分类的方法
答案：ABCD
三、判断题（每题2分，共10题）
1.数据挖掘只能处理结构化数据。（）
答案：错误
2.聚类算法得到的类别是预先定义好的。（）
答案：错误
3.决策树算法在节点分裂时只考虑信息增益这一个因素。（）
答案：错误
4.关联规则挖掘中，置信度越高，规则越可靠。（）
答案：正确
5.数据挖掘中的特征工程只包括特征选择。（）
答案：错误
6.所有的无监督学习算法都不能用于预测。（）
答案：错误
7.数据预处理对数据挖掘结果影响不大。（）
答案：错误
8.在数据挖掘中，数据可视化是可有可无的步骤。（）
答案：错误
9.支持向量机只能用于二分类问题。（）
答案：错误
10.异常检测是数据挖掘中的一项重要任务。（）
答案：正确
四、简答题（每题5分，共4题）
1.简述数据挖掘的基本流程。
答案：数据挖掘基本流程包括数据收集、数据预处理（如清洗、集成、转换等）、数据挖掘算法选择与应用（如分类、聚类等）、结果评估和解释。
2.什么是数据挖掘中的过拟合？如何避免？
答案：过拟合是模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差