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《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。

答案：决策树是一种常见的分类和回归算法，它通过一系列的

判断条件将数据集划分为不同的子集，最终达到分类或回归的目的。

它的工作原理是从根节点开始，根据特征值的不同，选择合适的分

支，一直递归到叶节点，得到最终的预测结果。

2.请简要介绍K-近邻算法，并说明它在实际应用中的优势和

局限性。

答案：K-近邻算法是一种基于实例的研究方法，它的基本思想

是：如果一个新实例的K个最近邻居的类别标签majoritylabelof

theKnearestneighbors.在实际应用中，K-近邻算法的优势在于简单、

易于实现，并且能够处理非线性问题。然而，它的局限性在于计算

复杂度高、需要大量的内存存储，以及对于噪声数据的敏感性。

3.请简要解释什么是聚类分析，以及它的主要应用场景。

答案：聚类分析是一种无监督研究方法，它的目的是将数据集

中的实例划分为若干个簇，使得同一个簇内的实例彼此相似，而不

同簇的实例彼此差异较大。聚类分析的主要应用场景包括：

customersegmentation、anomalydetection、imagesegmentation等。

四、案例分析（共25分）

给出一个关于销售数据的数据集，包含以下字段：性别（男、

女）、年龄（18-25、26-35、36-45、46-55）、收入（低、中、

高）、购买产品类别（电子产品、家居用品、服饰鞋帽）。请使用

数据挖掘方法分析影响购买决策的因素。

答案：首先，我们可以通过描述性分析来了解数据集的基本情

况，例如每个类别的频数、占比等。然后，可以采用关联规则挖掘

方法，找出不同字段之间的关联关系，例如性别和购买产品类别的

关联、年龄和购买产品类别的关联等。此外，还可以使用分类算法，

如决策树或K-近邻算法，根据用户的性别、年龄、收入等特征，

预测其购买产品类别。最后，可以根据挖掘出的模式，为企业提供

有针对性的营销策略。