数据挖掘与应用(七1)答案
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大学课程《数据挖掘》试题参考答案范围:∙ 1.什么是数据挖掘?它与传统数据分析有什么区别?定义:数据挖掘(Data Mining,DM)又称数据库中的知识发现(Knowledge Discover in Database,KDD),是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,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。
区别:(1)数据挖掘的数据源与以前相比有了显著的改变;数据是海量的;数据有噪声;数据可能是非结构化的;(2)传统的数据分析方法一般都是先给出一个假设然后通过数据验证,在一定意义上是假设驱动的;与之相反,数据挖掘在一定意义上是发现驱动的,模式都是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来。
即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值。
在缺乏强有力的数据分析工具而不能分析这些资源的情况下,历史数据库也就变成了“数据坟墓”-里面的数据几乎不再被访问。
也就是说,极有价值的信息被“淹没”在海量数据堆中,领导者决策时还只能凭自己的经验和直觉。
因此改进原有的数据分析方法,使之能够智能地处理海量数据,即演化为数据挖掘。
∙ 2.请根据CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining)模型,描述数据挖掘包含哪些步骤?CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1: business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估.3: data preparation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6: deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)∙ 3.请描述未来多媒体挖掘的趋势随着多媒体技术的发展,人们接触的数据形式不断地丰富,多媒体数据库的日益增多,原有的数据库技术已满足不了应用的需要,人们希望从这些媒体数据中得到一些高层的概念和模式,找出蕴涵于其中的有价值的知识。
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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。
数据挖掘习题答案数据挖掘习题答案数据挖掘作为一门重要的技术和方法,广泛应用于各个领域。
在学习数据挖掘的过程中,习题是不可或缺的一部分。
通过解答习题,我们可以更好地理解和掌握数据挖掘的原理和应用。
以下是一些常见的数据挖掘习题及其答案,供大家参考。
一、选择题1. 数据挖掘的目标是什么?A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联B. 提供数据存储和管理的解决方案C. 分析数据的趋势和变化D. 优化数据的存储和传输速度答案:A. 发现隐藏在大数据中的模式和关联2. 下列哪个不是数据挖掘的主要任务?A. 分类B. 聚类C. 回归D. 排序答案:D. 排序3. 数据挖掘的过程包括以下几个步骤,哪个是第一步?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据转换D. 数据选择答案:B. 数据集成4. 下列哪个不是数据挖掘中常用的算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 朴素贝叶斯D. 深度学习答案:D. 深度学习5. 下列哪个不是数据挖掘的应用领域?A. 金融B. 医疗C. 娱乐D. 政治答案:D. 政治二、填空题1. 数据挖掘是从大量数据中发现________和________。
答案:模式,关联2. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和________。
答案:预测3. 数据挖掘的过程包括数据集成、数据清洗、数据转换和________。
答案:模式识别4. 决策树是一种常用的________算法。
答案:分类5. 数据挖掘可以应用于金融、医疗、娱乐等多个________。
答案:领域三、简答题1. 请简要介绍数据挖掘的主要任务和应用领域。
答:数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、回归和预测。
分类是将数据集划分为不同的类别,聚类是将数据集中相似的样本归为一类,回归是根据已有的数据预测未知数据的值,预测是根据已有的数据预测未来的趋势和变化。
数据挖掘的应用领域非常广泛,包括金融、医疗、娱乐等。
在金融领域,数据挖掘可以用于信用评估、风险管理等方面;在医疗领域,数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面;在娱乐领域,数据挖掘可以用于推荐系统、用户行为分析等方面。
数据挖掘计算题参考答案数据仓库与数据挖掘复习题1. 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:(1)在第一次循环执行后的3个聚类中心;答:第一次迭代:中心点1:X1(2,10),2:X4(5,8),X7(1,2)X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X81 0 25 36+36 9+4 25+25 16+36 1+64 4+12 9+4 9+9 9+16 0 4+9 1+16 16+36 1+13 1+64 1+9 53 16+36 45 29 0 58答案:在第一次循环执行后的3个聚类中心:1:X1(2,10)2:X3,X4,X5,X6,X8 (6,6)3:X2,X7 (1.5,3.5)(2)经过两次循环后,最后的3个族分别是什么?第二次迭代:d2X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X81 0 25 36+36 9+4 25+25 16+36 1+64 4+12 32 17 8 5 2 4 41 1+13 52+6.5252+1.52 6.52+0.523.52+4.525.52+1.524.52+0.520.52+1.52 2.52+5.52答案:1:X1,X8 (3.5,9.5)2:X3,X4,X5,X6 (6.5,5.25)3:X2,X7 (1.5,3.5)2. 数据库有4个事务。
设min_sup=60%,min_conf=80%。
TID data TransactionT100 6/6/2007 K,A,D,BT200 6/6/2007 D,A,C,E,BT300 6/7/2007 C,A,B,ET400 6/10/2007 B,A,Da.使用Apriori算法找出频繁项集,并写出具体过程。
数据挖掘原理与应用 试题及答案试卷一、(30分,总共30题,每题答对得1分,答错得0分)单选题1、在ID3算法中信息增益是指( D )A、信息的溢出程度B、信息的增加效益C、熵增加的程度最大D、熵减少的程度最大2、下面哪种情况不会影响K-means聚类的效果?( B )A、数据点密度分布不均B、数据点呈圆形状分布C、数据中有异常点存在D、数据点呈非凸形状分布3、下列哪个不是数据对象的别名 ( C )A、样品B、实例C、维度D、元组4、人从出生到长大的过程中,是如何认识事物的? ( D )A、聚类过程B、分类过程C、先分类,后聚类D、先聚类,后分类5、决策树模型中应如何妥善处理连续型属性:( C )A、直接忽略B、利用固定阈值进行离散化C、根据信息增益选择阈值进行离散化D、随机选择数据标签发生变化的位置进行离散化6、假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70。
问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。
第二个箱子值为:( A )A、18.3B、22.6C、26.8D、27.97、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?( C )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8、如果现在需要对一组数据进行样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类,寻找合理的度量事物相似性的统计量,应该采取( A )A、聚类分析B、回归分析C、相关分析D、判别分析9、时间序列数据更适合用( A )做数据规约。
A、小波变换B、主成分分析C、决策树D、直方图10、下面哪些场景合适使用PCA?( A )A、降低数据的维度,节约内存和存储空间B、降低数据维度,并作为其它有监督学习的输入C、获得更多的特征D、替代线性回归11、数字图像处理中常使用主成分分析(PCA)来对数据进行降维,下列关于PCA算法错误的是:( C )A、PCA算法是用较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法;B、PCA本质是KL-变换;C、PCA是最小绝对值误差意义下的最优正交变换;D、PCA算法通过对协方差矩阵做特征分解获得最优投影子空间,来消除模式特征之间的相关性、突出差异性;12、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?( C )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13、假设使用维数降低作为预处理技术,使用PCA将数据减少到k维度。
数据挖掘考试题库及答案一、选择题1. 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程,以下哪项不是数据挖掘的主要任务?A. 预测B. 分类C. 聚类D. 数据可视化答案:D2. 以下哪种技术不属于数据挖掘的常用方法?A. 决策树B. 支持向量机C. 关联规则D. 数据仓库答案:D3. 数据挖掘中,以下哪项技术常用于分类和预测?A. 神经网络B. K-均值聚类C. 主成分分析D. 决策树答案:D4. 在数据挖掘中,以下哪个概念表示数据集中的属性?A. 数据项B. 数据记录C. 数据属性D. 数据集答案:C5. 数据挖掘中,以下哪个算法用于求解关联规则?A. Apriori算法B. ID3算法C. K-Means算法D. C4.5算法答案:A二、填空题6. 数据挖掘的目的是从大量数据中提取______信息。
答案:有价值7. 在数据挖掘中,分类任务分为有监督学习和______学习。
答案:无监督8. 决策树是一种用于分类和预测的树形结构,其核心思想是______。
答案:递归划分9. 关联规则挖掘中,支持度表示某个项集在数据集中的出现频率,置信度表示______。
答案:包含项集的记录中同时包含结论的记录的比例10. 数据挖掘中,聚类分析是将数据集划分为若干个______的子集。
答案:相似三、判断题11. 数据挖掘只关注大量数据中的异常值。
()答案:错误12. 数据挖掘是数据仓库的一部分。
()答案:正确13. 决策树算法适用于处理连续属性的分类问题。
()答案:错误14. 数据挖掘中的聚类分析是无监督学习任务。
()答案:正确15. 关联规则挖掘中,支持度越高,关联规则越可靠。
()答案:错误四、简答题16. 简述数据挖掘的主要任务。
答案:数据挖掘的主要任务包括预测、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
17. 简述决策树算法的基本原理。
答案:决策树算法是一种自顶向下的递归划分方法。
它通过选择具有最高信息增益的属性进行划分,将数据集划分为若干个子集,直到满足停止条件。
第一章6.1 数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。
(1)岁、有工5040—元以上的顾客特征的汇总描述是:年龄在例如,在某商店花费1000 作和很好的信誉等级。
数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比)(2 较。
由可与低平均分数的学生的一般特点进行比较。
例如,高平均分数的学生的一般特点,%的学生是大四的计算机科学专业75此产生的可能是一个相当普遍的描述,如平均分高达的学生则不是。
的学生,而平均分低于65% )关联和相关分析是指在给定的频繁项集中寻找相关联的规则。
(3”X,)=>拥有(X 例如,一个数据挖掘系统可能会发现这样的规则:专业(,“计算机科学”是一个变量,代表一个学生,该规,其中Xconfidence = 98%]%,个人电脑“)[support= 12的置信度或可信性表示,如果一个学生是属于计算机科学专业的,则拥有个人则表明,98%显示属于计算机科学专的支持度意味着所研究的所有事务的12%98%。
12%电脑的可能性是业的学生都会拥有个人电脑。
(4)分类和预测的不同之处在于前者是构建了一个模型(或函数),描述和区分数据类或概念,而后者则建立了一个模型来预测一些丢失或不可用的数据,而且往往是数值,数据集的预测。
它们的相似之处是它们都是为预测工具:分类是用于预测的数据和预测对象的类标签,预测通常用于预测缺失值的数值数据。
例如:某银行需要根据顾客的基本特征将顾客的信誉度区分为优良中差几个类别,此时用到的则是分类;当研究某只股票的价格走势时,会根据股票的历史价格来预测股票的未来价格,此时用到的则是预测。
(5)聚类分析数据对象是根据最大化类内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类和分组。
聚类还便于分类法组织形式,将观测组织成类分层结构,把类似的事件组织在一起。
例如:世界上有很多种鸟,我们可以根据鸟之间的相似性,聚集成n类,其中n可以认为规定。
数据挖掘及应用考试试题及答案第一部分:选择题(每题4分,共40分)1.数据挖掘的定义是以下哪一个选项?A)从大数据中提取有用的信息B)从数据库中提取有用的信息C)从互联网中提取有用的信息D)从文件中提取有用的信息2.以下哪个是数据挖掘的一个主要任务?A)数据的存储和管理B)数据的可视化展示C)模型的建立和评估D)数据的备份和恢复3.下列哪个不是数据挖掘的一个常用技术?A)关联规则挖掘B)分类算法C)聚类分析D)数据编码技术4.以下哪个不属于数据预处理的步骤?A)数据清洗B)数据集成C)数据转换D)模型评估5.以下哪个是数据挖掘任务中的分类问题?A)预测数值B)聚类分析C)异常检测D)关联规则挖掘6.以下哪个不属于数据可视化的一种方法?A)散点图B)柱状图C)热力图D)关联规则图7.在使用决策树算法进行分类任务时,常用的不纯度度量指标是:A)基尼指数B)信息增益C)平方误差D)均方根误差8.以下哪个算法常用于处理文本数据挖掘任务?A)K-means算法B)Apriori算法C)朴素贝叶斯算法D)决策树算法9.以下哪种模型适用于处理离散型目标变量?A)线性回归模型B)逻辑回归模型C)支持向量机模型D)贝叶斯网络模型10.数据挖掘的应用领域包括以下哪些?A)金融风控B)医疗诊断C)社交网络分析D)所有选项都正确第二部分:填空题(每题4分,共20分)1.数据挖掘的基础是______和______。
答案:统计学、机器学习2.数据挖掘的任务包括分类、聚类、预测和______。
答案:关联规则挖掘3.常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成和______。
答案:数据转换4.决策树算法的基本思想是通过选择最佳的______进行分类。
答案:划分属性5.支持向量机(SVM)算法适用于______问题。
答案:二分类问题第三部分:简答题(每题10分,共40分)1.请简述数据挖掘的流程及各个阶段的主要任务。
答:数据挖掘的流程一般包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型选择与建立、模型评估与选择、知识应用等阶段。
Data Mining Take Home Exam学号: xxxx 姓名: xxx(1)计算整个数据集的Gini指标值。
(2)计算属性性别的Gini指标值(3)计算使用多路划分属性车型的Gini指标值(4)计算使用多路划分属性衬衣尺码的Gini指标值(5)下面哪个属性更好,性别、车型还是衬衣尺码?为什么?(3)=26/160=0.1625]*2=8/25+6/35=0.4914(5)比较上面各属性的Gini值大小可知,车型划分Gini值0.1625最小,即使用车型属性更好。
2. ((1) 将每个事务ID视为一个购物篮,计算项集{e},{b,d} 和{b,d,e}的支持度。
(2)使用(1)的计算结果,计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。
(3)将每个顾客ID作为一个购物篮,重复(1)。
应当将每个项看作一个二元变量(如果一个项在顾客的购买事务中至少出现一次,则为1,否则,为0)。
(4)使用(3)的计算结果,计算关联规则{b,d}→{e}和{e}→{b,d}的置信度。
答:(1)由上表计数可得{e}的支持度为8/10=0.8;{b,d}的支持度为2/10=0.2;{b,d,e}的支持度为2/10=0.2。
(2)c[{b,d}→{e}]=2/8=0.25; c[{e}→{b,d}]=8/2=4。
(3)同理可得:{e}的支持度为4/5=0.8,{b,d}的支持度为5/5=1,{b,d,e}的支持度为4/5=0.8。
(4)c[{b,d}→{e}]=5/4=1.25,c[{e}→{b,d}]=4/5=0.8。
3. (20分)以下是多元回归分析的部分R输出结果。
> ls1=lm(y~x1+x2)> anova(ls1)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x1 1 10021.2 10021.2 62.038 0.0001007 ***x2 1 4030.9 4030.9 24.954 0.0015735 **Residuals 7 1130.7 161.5> ls2<-lm(y~x2+x1)> anova(ls2)Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)x2 1 3363.4 3363.4 20.822 0.002595 **x1 1 10688.7 10688.7 66.170 8.193e-05 ***Residuals 7 1130.7 161.5(1)用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = 0H a: β1≠ 0计算检验统计量;是否拒绝零假设,为什么?(2)用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β2 = 0H a: β2≠ 0计算检验统计量;是否拒绝零假设,为什么?(3)用F检验来检验以下假设(α = 0.05)H0: β1 = β2 = 0H a: β1和β2 并不都等于零计算检验统计量;是否拒绝零假设,为什么?解:(1)根据第一个输出结果F=62.083>F(2,7)=4.74,p<0.05,所以可以拒绝原假设,即得到不等于0。
数据挖掘原理与应用的答案1. 数据挖掘的定义数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式、关联、异常等有价值信息的过程。
它可以帮助我们揭示数据背后的隐藏规律和知识,从而为决策提供支持。
2. 数据挖掘的步骤数据挖掘的一般步骤包括数据预处理、特征选择、模型选择和评估等。
•数据预处理:–数据清洗:删除缺失值、异常值等不符合要求的数据。
–数据集成:将来自不同数据源的数据进行合并。
–数据转换:将数据转换为适合挖掘的形式,如编码、标准化等。
–数据规约:降低数据量、提高挖掘效率。
•特征选择:–过滤式选择:根据特征的统计属性进行筛选。
–包裹式选择:使用预定义的优化算法进行特征选择。
–嵌入式选择:通过机器学习算法自动选择特征。
•模型选择:–分类模型:用于预测离散的类别变量。
–回归模型:用于预测连续的数值变量。
–聚类模型:用于将数据划分为不同的类别。
–关联规则模型:用于发现数据之间的关联关系。
•模型评估:–分类问题评估指标:准确率、召回率、精确率、F1值等。
–回归问题评估指标:均方误差、均方根误差、决定系数等。
–聚类问题评估指标:轮廓系数、Davies-Bouldin指数等。
–关联规则评估指标:支持度、置信度、提升度等。
3. 数据挖掘的应用场景数据挖掘在各个领域中都有广泛的应用。
下面列举几个典型的应用场景:•零售业:数据挖掘可以分析购物篮数据,发现不同商品之间的关联关系,以及预测用户的购买行为,从而提供个性化的推荐和促销策略。
•金融业:数据挖掘可以分析客户的信用卡消费记录、贷款记录等数据,预测客户的信用风险,帮助金融机构进行风险评估和信用管理。
•医疗保健:数据挖掘可以分析医疗数据,识别潜在的疾病风险因素,辅助医生进行诊断和治疗决策。
•社交媒体:数据挖掘可以分析用户在社交媒体上的行为,发现用户的兴趣、偏好和社交网络结构,提供个性化的推荐和社交关系分析。
•交通运输:数据挖掘可以分析交通流量数据,预测交通拥堵情况,优化交通路线和交通信号控制,提高交通效率。
数据挖掘习题参考答案数据挖掘习题参考答案数据挖掘作为一门热门的学科,已经在各个领域得到广泛应用。
它的目标是从大量的数据中发现有用的信息,并且用这些信息来解决实际问题。
为了帮助读者更好地理解数据挖掘的概念和技术,本文将提供一些数据挖掘习题的参考答案,希望能够对读者有所帮助。
习题一:什么是数据挖掘?它有哪些应用领域?答案:数据挖掘是指从大量的数据中发现有用的信息,并且用这些信息来解决实际问题的过程。
它可以帮助我们发现数据中的模式、规律和趋势,从而提供决策支持和预测能力。
数据挖掘的应用领域非常广泛,包括但不限于市场营销、金融风险管理、医疗诊断、社交网络分析等。
习题二:数据挖掘的主要任务有哪些?答案:数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是指根据已有的数据样本来预测新的数据样本所属的类别。
聚类是指将数据样本分成几个不同的组,使得同一组内的数据样本相似度较高,而不同组之间的相似度较低。
关联规则挖掘是指发现数据中的关联关系,例如购物篮分析中的“如果购买了商品A,则更有可能购买商品B”。
异常检测是指发现与其他样本不同的数据点,可能是潜在的异常或异常行为。
习题三:数据挖掘的过程有哪些步骤?答案:数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择和转换、模型选择和建立、模型评估和模型应用等步骤。
首先,我们需要明确问题的定义,确定我们需要从数据中挖掘出什么样的信息。
然后,我们收集相关的数据,并对数据进行预处理,包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
接下来,我们选择合适的特征,并进行特征转换,以便于模型的建立和分析。
在模型选择和建立阶段,我们选择合适的数据挖掘算法,并进行模型的训练和优化。
最后,我们评估模型的性能,并将模型应用于实际问题中。
习题四:数据挖掘中常用的算法有哪些?答案:数据挖掘中常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络、聚类算法(如K-means算法和DBSCAN算法)、关联规则挖掘算法(如Apriori算法)等。
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. 以下哪个算法不是用于分类的?A. 决策树B. 支持向量机C. K-meansD. 神经网络答案:C3. 在数据挖掘中,关联规则挖掘主要用于发现以下哪种类型的模式?A. 序列模式B. 分类模式C. 频繁项集D. 聚类模式答案:C4. 以下哪个指标不是用于评估分类模型性能的?A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 马氏距离答案:D5. 在数据挖掘中,以下哪个算法是用于聚类的?A. K-meansB. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案:A6. 以下哪个选项不是数据挖掘过程中的步骤?A. 数据预处理B. 模式发现C. 结果评估D. 数据存储答案:D7. 在数据挖掘中,异常检测的主要目的是识别以下哪种类型的数据?A. 频繁出现的模式B. 罕见的模式C. 预测未来的数据D. 聚类的数据答案:B8. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据预处理技术?A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据压缩答案:D9. 在数据挖掘中,以下哪个算法是用于特征选择的?A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 支持向量机D. 决策树答案:D10. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据表示方法?A. 决策树B. 向量空间模型C. 邻接矩阵D. 频率分布表答案:D二、多项选择题(每题3分,共15分)11. 数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些?A. K-meansB. 层次聚类C. DBSCAND. 支持向量机答案:A、B、C12. 在数据挖掘中,以下哪些是关联规则挖掘的典型应用场景?A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 社交网络分析答案:A、C13. 数据挖掘中,以下哪些是分类模型评估的常用指标?A. 准确率B. 召回率C. ROC曲线D. 马氏距离答案:A、B、C14. 在数据挖掘中,以下哪些是特征工程的步骤?A. 特征选择B. 特征提取C. 特征变换D. 数据清洗答案:A、B、C15. 数据挖掘中,以下哪些是数据预处理的常见任务?A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据规范化D. 数据压缩答案:A、B、C三、简答题(每题10分,共30分)16. 请简述数据挖掘中分类和聚类的主要区别。
数据挖掘试题及答案### 数据挖掘试题及答案#### 一、选择题1. 数据挖掘的最终目标是什么?- A. 数据清洗- B. 数据集成- C. 数据分析- D. 发现知识答案:D2. 以下哪个算法不属于聚类算法?- A. K-means- B. DBSCAN- C. Apriori- D. Hierarchical Clustering答案:C3. 在数据挖掘中,关联规则挖掘主要用于发现什么? - A. 异常值- B. 频繁项集- C. 趋势- D. 聚类答案:B4. 决策树算法中的剪枝操作是为了解决什么问题?- A. 过拟合- B. 欠拟合- C. 数据不平衡- D. 特征选择答案:A5. 以下哪个是时间序列分析的常用方法?- A. 逻辑回归- B. 线性回归- C. ARIMA模型- D. 支持向量机答案:C#### 二、简答题1. 简述数据挖掘中的分类和聚类的区别。
答案:分类是监督学习过程,它使用标记的训练数据来预测数据的类别。
聚类是无监督学习过程,它将数据分组,使得同一组内的数据点相似度较高,不同组之间的数据点相似度较低。
2. 解释什么是异常检测,并给出一个实际应用的例子。
答案:异常检测是一种识别数据集中异常或不寻常模式的方法。
它通常用于识别欺诈行为、网络安全问题或机械故障。
例如,在信用卡交易中,异常检测可以用来识别潜在的欺诈行为。
3. 描述决策树的工作原理。
答案:决策树通过一系列的问题(通常是二元问题)来对数据进行分类。
从根节点开始,数据被分割成不同的子集,然后每个子集继续被分割,直到达到叶节点,叶节点代表最终的分类结果。
#### 三、应用题1. 给定一组客户数据,包括年龄、收入和购买历史。
使用数据挖掘技术来识别哪些客户更有可能购买新产品。
答案:可以使用决策树或逻辑回归等分类算法来分析客户数据,识别影响购买行为的关键特征。
通过训练模型,可以预测哪些客户更有可能购买新产品。
2. 描述如何使用关联规则挖掘来发现超市中商品的购买模式。
数据挖掘部分课后习题1、数据清理、数据集成、数据变换、数据规约各自的目的是什么?有哪些常用方法?数据清理的目的:去掉噪声和无关数据,用其例程通过填写空缺的值,平滑噪声数据,识别,删除孤立点,并解决不一致来清理数据。
常用的方法:处理空缺值;可用以下方法:忽略该记录、去掉属性、手工填写空缺值、使用默认值、使用属性平均值、使用同类样本平均值、预测最可能的值。
噪声数据的处理:噪声数据是一个测量变量中的随机错误或偏差。
可用以下方法:分箱:按箱平均值平滑,按箱中值平滑,按箱边界平滑等;聚类:聚类将相似的值组织成群或类,落在群或类外的值就是孤立点,也就是噪声数据;回归,让数据适合一个函数(如回归函数)来平滑数据。
数据集成的目的:将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中.。
常用的方法:模式集成:主要是实体识别问题,利用元数据(关于数据的数据),这可以避免模式集成中的错误。
数据变换的目的:把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。
常用的方法:用平滑消除噪声数据聚类来对数据进行汇总数据概化使用高层次概念替换低层次“原始”数据来进行概念分层规范化将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间属性构造(特征构造)来帮助提高精度和对高维数据结构的理解。
数据归约的目的:用产生数据的归约表示,使数据的范围减小,减少数据量。
常用的方法:数据立方聚集维归约数据压缩数值归约离散化和概念分层等2、对数据挖掘的数据为什么要进行预处理?数据挖掘过程模型是为应用数据挖掘技术提供一种系统化的技术实施方法。
围绕数据挖掘过程需要涉及:问题的理解、数据的理解、收集和准备、建立数据挖掘模型、评价所建的模型、应用所建的模型等。
数据预处理是从大量的数据属性中提取出对目标有重要影响的属性来降低原始数据的维数,或者是处理一些不好的数据,从而改善实例数据的质量和提高数据挖掘的速度现实世界的数据是“肮脏的”,很容易受噪声数据,空缺数据和不一致数据的侵扰,所以在用数据挖掘系统对数据进行挖掘时,必须对数据进行预处理,去掉含噪声,空缺的,和不一致的数据。