《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：D2.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：B3.K-近邻算法中，K值一般取多少比较合适？A.1B.3C.5D.10答案：B4.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：D5.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majoritylabeloftheKnearestneighbors.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