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数据挖掘与分析考试题库(含答案)

选择题

1.数据挖掘的主要功能是什么？

A.挖掘数据潜在的信息

B.对数据进行记录和处理

C.提高数据存储的效率

D.对数据进行分类和排序

Answer:A

2.下列哪种算法不属于聚类算法？

A.K-Means

B.BP神经网络

C.DBSCAN

D.层次聚类

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Answer:B

3.数据挖掘中使用最多的算法是什么？

A.决策树

B.关联规则

C.神经网络

D.贝叶斯

Answer:A

4.数据挖掘的预处理不包括下列哪项？

A.数据压缩

B.数据清洗

C.数据变换

D.数据标准化

Answer:A

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5.下列哪项不是数据挖掘的步骤？

A.数据预处理

B.特征选择

C.模型评价

D.问题求解

Answer:D

填空题

1.数据挖掘的类型有分类、聚类和__________。(回归)

2.决策树分类的根节点对应的是__________。(最优属性)

3.聚类算法的优化目标是__________。(最小化)

4.在SPSSModeler中可以通过“数据变换”节点进行数据

__________。(离散化)

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5.数据挖掘可以发现数据中的__________规律。(潜在)

论述题

1.请简要介绍数据挖掘的主要任务及其流程。

答：数据挖掘的主要任务是挖掘数据中潜在的信息，包括分类、

聚类、关联规则等。其流程通常包括数据预处理、特征选择、模型

构建和模型评价等步骤。其中，数据预处理是数据挖掘的重要步骤，

包括数据清洗、数据变换、数据标准化等，主要是为了提高数据的

质量和可用性。特征选择是指选择最具有代表性的特征，以便于数

据的分析和建模，主要是为了降低模型的复杂度和提高模型的精度。

模型构建是依据所选的算法来构建数据模型，包括决策树、神经网

络、关联规则等。模型评价则是通过对构建的模型进行测试和评价，

以便于知道模型的优劣和改进方向。

2.请论述聚类分析的常用算法及其优缺点。

答：聚类分析的常用算法包括K-Means、层次聚类和

DBSCAN等。其中，K-Means算法是一种经典的聚类算法，其优点

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是计算复杂度低，并且可用于大规模数据的聚类分析；缺点是算法

对于噪声和异常值比较敏感。层次聚类算法是基于树结构的聚类算

法，其优点是层次性强，便于结果的可视化分析；缺点是计算复杂

度高，非常耗费时间。DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，

其优点是不需要用户指定聚类数量，且对于噪声和异常数据具有较

好的鲁棒性；缺点是对于数据分布的密度变化比较敏感，并且对于

高维数据的聚类效果不如其他算法。

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