数据挖掘试题及答案
一、单项选择题（每题2分，共10题）
1.以下哪个不是数据挖掘的任务？（）
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，用于评估分类模型性能的指标不包括（）。
A.准确率
B.召回率
C.均方误差
D.F1值
答案：C。
3.以下哪种算法是基于规则的分类算法？（）
A.决策树
B.K-近邻算法
C.支持向量机
D.朴素贝叶斯
答案：A。
4.数据挖掘中，聚类算法的目标是（）。
A.将数据划分成不同的类别，类别已知
B.将数据划分成不同的类别，类别未知
C.预测数值型数据的值
D.发现数据中的关联规则
答案：B。
5.下列关于关联规则挖掘的说法错误的是（）。
A.关联规则挖掘可以发现数据集中项之间的有趣关系
B.支持度和置信度是衡量关联规则的重要指标
C.关联规则挖掘只能处理二元属性的数据
D.先验算法是一种常用的关联规则挖掘算法
答案：C。
6.在数据挖掘中，以下哪种数据变换方法可以将数据映射到[0,1]区间？（）
A.标准化
B.归一化
C.离散化
D.编码
答案：B。
7.决策树算法中，用于选择最佳划分属性的指标不包括（）。
A.信息增益
B.基尼指数
C.均方误差
D.增益率
答案：C。
8.支持向量机是一种（）。
A.基于实例的学习算法
B.基于规则的学习算法
C.基于概率的学习算法
D.基于核方法的学习算法
答案：D。
9.数据挖掘中的特征选择的主要目的是（）。
A.提高模型的训练速度
B.减少数据的存储空间
C.提高模型的泛化能力
D.以上都是
答案：D。
10.以下哪种算法常用于处理高维稀疏数据？（）
A.决策树
B.神经网络
C.协同过滤
D.逻辑回归
答案：C。
二、多项选择题（每题2分，共10题）
1.数据挖掘的预处理步骤通常包括（）。
A.数据集成
B.数据清洗
C.数据转换
D.数据归约
答案：ABCD。
2.以下属于分类算法的有（）。
A.决策树
B.逻辑回归
C.随机森林
D.主成分分析
答案：ABC。
3.聚类算法的评估指标有（）。
A.轮廓系数
B.簇内平方和
C.兰德指数
D.均方误差
答案：ABC。
4.关联规则挖掘中，支持度和置信度的关系是（）。
A.支持度是指项集在数据集中出现的频率
B.置信度是指包含A的事务中同时包含B的比例，其中A-B是关联规则
C.高置信度的关联规则不一定有高支持度
D.高支持度的关联规则一定有高置信度
答案：ABC。
5.数据挖掘中的核函数有（）。
A.线性核函数
B.多项式核函数
C.高斯核函数
D.Sigmoid核函数
答案：ABCD。
6.在数据挖掘中，以下哪些算法对异常值比较敏感？（）
A.均值-方差归一化
B.决策树
C.K-均值聚类
D.线性回归
答案：ACD。
7.以下关于随机森林算法的说法正确的是（）。
A.由多个决策树组成
B.通过自助采样法构建训练数据集
C.可以处理高维数据
D.不容易过拟合
答案：ABCD。
8.数据挖掘在以下哪些领域有应用？（）
A.市场营销
B.医疗保健
C.金融
D.交通运输
答案：ABCD。
9.以下哪些是特征工程中的操作？（）
A.特征选择
B.特征提取
C.特征构建
D.特征转换
答案：ABCD。
10.数据挖掘中的离散化方法有（）。
A.等宽离散化
B.等频离散化
C.基于聚类的离散化
D.基于决策树的离散化
答案：ABCD。
三、判断题（每题2分，共10题）
1.数据挖掘只能处理数值型数据。（）
答案：错误。
2.分类算法的输出是离散的类别标签。（）
答案：正确。
3.聚类算法不需要事先知道数据的类别信息。（）
答案：正确。
4.关联规则挖掘中，支持度越高的规则越有用。（）
答案：错误。
5.决策树算法是一种无监督学习算法。（）
答案：错误。
6.数据