2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据技术发展趋势与应用试题解析

2025年大数据分析师职业技能测试卷：大数据技术发展趋势与应用试题解析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据挖掘与机器学习（共20题）要求：测试学生对数据挖掘和机器学习基础知识的掌握程度，包括基本概念、算法、应用场景等。1.下列哪个算法属于无监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.线性回归D.逻辑回归2.下列哪种数据预处理方法主要用于处理缺失值？A.填充法B.删除法C.聚类法D.分箱法3.下列哪个指标用于评估分类算法的性能？A.精确率B.召回率C.F1值D.准确率4.下列哪种算法属于集成学习？A.支持向量机B.决策树C.随机森林D.K-均值聚类5.下列哪个指标用于评估聚类算法的性能？A.聚类数B.聚类内距离C.聚类间距离D.聚类相似度6.下列哪种算法属于深度学习？A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.卷积神经网络7.下列哪个方法用于特征选择？A.递归特征消除B.随机森林C.支持向量机D.主成分分析8.下列哪种算法属于监督学习？A.K-均值聚类B.决策树C.K最近邻D.主成分分析9.下列哪种算法属于无监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.线性回归D.逻辑回归10.下列哪种算法属于半监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.支持向量机D.自编码器11.下列哪种算法属于强化学习？A.决策树B.K-均值聚类C.Q学习D.支持向量机12.下列哪种算法属于深度学习？A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.卷积神经网络13.下列哪种方法用于特征提取？A.递归特征消除B.随机森林C.支持向量机D.主成分分析14.下列哪种算法属于监督学习？A.K-均值聚类B.决策树C.K最近邻D.主成分分析15.下列哪种算法属于无监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.线性回归D.逻辑回归16.下列哪种算法属于半监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.支持向量机D.自编码器17.下列哪种算法属于强化学习？A.决策树B.K-均值聚类C.Q学习D.支持向量机18.下列哪种算法属于深度学习？A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.卷积神经网络19.下列哪种方法用于特征选择？A.递归特征消除B.随机森林C.支持向量机D.主成分分析20.下列哪种算法属于监督学习？A.K-均值聚类B.决策树C.K最近邻D.主成分分析二、数据库技术（共20题）要求：测试学生对数据库基本概念、设计原则、SQL语句等知识的掌握程度。1.下列哪个数据库模型属于层次模型？A.关系模型B.层次模型C.网状模型D.函数模型2.下列哪个SQL语句用于查询表中所有记录？A.SELECT*FROM表名B.SELECTALLFROM表名C.SELECT*FROM表名WHERE条件D.SELECTALLFROM表名WHERE条件3.下列哪个SQL语句用于插入数据？A.INSERTINTO表名(列名1,列名2,...)VALUES(值1,值2,...)B.INSERTINTO表名(列名1,列名2,...)SELECT(值1,值2,...)C.INSERTINTO表名(列名1,列名2,...)FROM表名2D.INSERTINTO表名(列名1,列名2,...)SELECT(值1,值2,...)FROM表名24.下列哪个SQL语句用于删除数据？A.DELETEFROM表名WHERE条件B.DELETEALLFROM表名WHERE条件C.DELETEFROM表名D.DELETEALLFROM表名5.下列哪个SQL语句用于更新数据？A.UPDATE表名SET列名=值WHERE条件B.UPDATEALL表名SET列名=值WHERE条件C.UPDATE表名D.UPDATEALL表名6.下列哪个SQL语句用于查询表中记录数？A.SELECTCOUNT(*)FROM表名B.SELECTCOUNT(*)FROM表名WHERE条件C.SELECTCOUNT(*)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTCOUNT(*)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件7.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的平均值？A.SELECTAVG(列名)FROM表名B.SELECTAVG(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件8.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的最大值？A.SELECTMAX(列名)FROM表名B.SELECTMAX(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件9.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的最小值？A.SELECTMIN(列名)FROM表名B.SELECTMIN(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTMIN(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTMIN(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件10.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的总和？A.SELECTSUM(列名)FROM表名B.SELECTSUM(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTSUM(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTSUM(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件11.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的平均值？A.SELECTAVG(列名)FROM表名B.SELECTAVG(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件12.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的最大值？A.SELECTMAX(列名)FROM表名B.SELECTMAX(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件13.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的最小值？A.SELECTMIN(列名)FROM表名B.SELECTMIN(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTMIN(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTMIN(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件14.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的总和？A.SELECTSUM(列名)FROM表名B.SELECTSUM(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTSUM(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTSUM(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件15.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的平均值？A.SELECTAVG(列名)FROM表名B.SELECTAVG(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件16.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的最大值？A.SELECTMAX(列名)FROM表名B.SELECTMAX(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件17.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的最小值？A.SELECTMIN(列名)FROM表名B.SELECTMIN(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTMIN(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTMIN(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件18.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的总和？A.SELECTSUM(列名)FROM表名B.SELECTSUM(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTSUM(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTSUM(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件19.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的平均值？A.SELECTAVG(列名)FROM表名B.SELECTAVG(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTAVG(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件20.下列哪个SQL语句用于查询表中记录的最大值？A.SELECTMAX(列名)FROM表名B.SELECTMAX(列名)FROM表名WHERE条件C.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名D.SELECTMAX(列名)FROM表名GROUPBY列名WHERE条件三、数据可视化（共20题）要求：测试学生对数据可视化基本概念、图表类型、工具使用等知识的掌握程度。1.下列哪个图表适用于展示时间序列数据？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图2.下列哪个图表适用于展示不同类别之间的比较？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图3.下列哪个图表适用于展示两个变量之间的关系？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图4.下列哪个图表适用于展示不同时间段的数据变化趋势？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图5.下列哪个图表适用于展示地理位置数据？A.饼图B.柱状图C.折线图D.地图6.下列哪个图表适用于展示不同类别之间的比较？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图7.下列哪个图表适用于展示两个变量之间的关系？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图8.下列哪个图表适用于展示不同时间段的数据变化趋势？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图9.下列哪个图表适用于展示地理位置数据？A.饼图B.柱状图C.折线图D.地图10.下列哪个图表适用于展示不同类别之间的比较？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图11.下列哪个图表适用于展示两个变量之间的关系？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图12.下列哪个图表适用于展示不同时间段的数据变化趋势？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图13.下列哪个图表适用于展示地理位置数据？A.饼图B.柱状图C.折线图D.地图14.下列哪个图表适用于展示不同类别之间的比较？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图15.下列哪个图表适用于展示两个变量之间的关系？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图16.下列哪个图表适用于展示不同时间段的数据变化趋势？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图17.下列哪个图表适用于展示地理位置数据？A.饼图B.柱状图C.折线图D.地图18.下列哪个图表适用于展示不同类别之间的比较？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图19.下列哪个图表适用于展示两个变量之间的关系？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图20.下列哪个图表适用于展示不同时间段的数据变化趋势？A.饼图B.柱状图C.折线图D.散点图四、大数据存储与处理技术（共20题）要求：测试学生对大数据存储与处理技术，包括Hadoop、Spark等框架的理解和应用。1.Hadoop的核心组件包括哪些？A.HDFSB.MapReduceC.YARND.以上都是2.HDFS的副本机制是如何工作的？A.自动复制B.手动复制C.根据配置复制D.不复制3.MapReduce中的Shuffle阶段的主要目的是什么？A.数据排序B.数据聚合C.数据压缩D.数据清洗4.Spark与Hadoop相比，在哪些方面具有优势？A.更快的处理速度B.更低的内存消耗C.更好的容错性D.以上都是5.Spark中的RDD（弹性分布式数据集）有哪些特点？A.数据分片B.数据持久化C.数据转换D.以上都是6.SparkSQL是如何与SparkRDD相互转换的？A.直接转换B.通过DataFrame转换C.通过Dataset转换D.通过以上两种方式7.Hadoop生态系统中，Hive的作用是什么？A.数据仓库B.数据处理C.数据存储D.数据分析8.Hadoop生态系统中，HBase的作用是什么？A.分布式存储B.非关系型数据库C.实时查询D.以上都是9.SparkStreaming的主要特点是什么？A.实时数据处理B.微批处理C.支持多种数据源D.以上都是10.Hadoop生态系统中，Pig的作用是什么？A.数据转换B.数据分析C.数据存储D.数据清洗11.Hadoop生态系统中，Oozie的作用是什么？A.工作流调度B.数据集成C.数据处理D.以上都是12.Spark中的GraphX是如何处理图数据的？A.使用RDDB.使用GraphXAPIC.使用PregelAPID.以上都是13.Hadoop生态系统中，Flume的作用是什么？A.数据收集B.数据聚合C.数据清洗D.以上都是14.Spark中的MLlib库主要用于什么？A.机器学习B.数据处理C.数据存储D.数据分析15.Hadoop生态系统中，Sqoop的作用是什么？A.数据迁移B.数据转换C.数据清洗D.以上都是16.Spark中的Tungsten优化技术主要针对什么？A.内存消耗B.处理速度C.容错性D.以上都是17.Hadoop生态系统中，Kafka的作用是什么？A.消息队列B.数据流处理C.数据存储D.以上都是18.Spark中的SparkR库是如何与R语言集成的？A.通过R的接口B.通过Spark的接口C.通过R和Spark的接口D.以上都是19.Hadoop生态系统中，HBase的RegionServer负责什么？A.数据存储B.数据读取C.数据写入D.以上都是20.Spark中的SparkSQL是如何支持多种数据源访问的？A.通过DataFrameB.通过DatasetC.通过JDBCD.以上都是五、大数据分析与挖掘（共20题）要求：测试学生对大数据分析与挖掘技术的掌握程度，包括数据预处理、特征工程、模型选择等。1.数据预处理的主要步骤有哪些？A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.以上都是2.特征工程的目的在于什么？A.提高模型性能B.减少数据冗余C.增加数据维度D.以上都是3.下列哪种特征选择方法属于过滤法？A.相关系数法B.递归特征消除C.基于模型的特征选择D.以上都是4.下列哪种特征选择方法属于包装法？A.递归特征消除B.基于模型的特征选择C.相关系数法D.以上都是5.下列哪种特征选择方法属于嵌入式法？A.递归特征消除B.基于模型的特征选择C.相关系数法D.以上都是6.下列哪种算法属于监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.支持向量机D.以上都是7.下列哪种算法属于无监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.支持向量机D.以上都是8.下列哪种算法属于半监督学习？A.决策树B.K-均值聚类C.支持向量机D.以上都是9.下列哪种算法属于强化学习？A.决策树B.K-均值聚类C.Q学习D.以上都是10.下列哪种算法属于深度学习？A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.卷积神经网络11.下列哪种算法属于集成学习？A.支持向量机B.决策树C.随机森林D.以上都是12.下列哪种算法属于聚类算法？A.决策树B.K-均值聚类C.支持向量机D.以上都是13.下列哪种算法属于关联规则学习？A.决策树B.K-均值聚类C.Apriori算法D.以上都是14.下列哪种算法属于分类算法？A.K最近邻B.决策树C.支持向量机D.以上都是15.下列哪种算法属于回归算法？A.K最近邻B.决策树C.支持向量机D.线性回归16.下列哪种算法属于聚类算法？A.K最近邻B.K-均值聚类C.支持向量机D.以上都是17.下列哪种算法属于关联规则学习？A.K最近邻B.K-均值聚类C.Apriori算法D.以上都是18.下列哪种算法属于分类算法？A.K最近邻B.决策树C.支持向量机D.以上都是19.下列哪种算法属于回归算法？A.K最近邻B.决策树C.支持向量机D.线性回归20.下列哪种算法属于聚类算法？A.K最近邻B.K-均值聚类C.支持向量机D.以上都是六、大数据应用案例分析（共20题）要求：测试学生将大数据技术应用于实际案例的能力。1.下列哪个行业最需要大数据技术？A.金融B.医疗C.教育D.以上都是2.大数据技术在金融行业的应用主要包括哪些？A.风险管理B.信用评估C.个性化推荐D.以上都是3.大数据技术在医疗行业的应用主要包括哪些？A.疾病预测B.医疗资源优化C.个性化治疗D.以上都是4.大数据技术在教育行业的应用主要包括哪些？A.学生成绩分析B.教学资源优化C.个性化学习D.以上都是5.下列哪个案例属于大数据技术在零售行业的应用？A.顾客行为分析B.供应链优化C.个性化推荐D.以上都是6.下列哪个案例属于大数据技术在交通行业的应用？A.交通流量预测B.交通事故分析C.个性化出行D.以上都是7.下列哪个案例属于大数据技术在能源行业的应用？A.能源消耗预测B.设备故障预测C.个性化能源管理D.以上都是8.下列哪个案例属于大数据技术在农业行业的应用？A.农作物产量预测B.农业病虫害预测C.个性化农业管理D.以上都是9.下列哪个案例属于大数据技术在体育行业的应用？A.运动员表现分析B.比赛结果预测C.个性化体育训练D.以上都是10.下列哪个案例属于大数据技术在安全行业的应用？A.网络安全监测B.灾害预测C.个性化安全防护D.以上都是11.下列哪个案例属于大数据技术在环境行业的应用？A.环境污染监测B.环境变化预测C.个性化环境管理D.以上都是12.下列哪个案例属于大数据技术在娱乐行业的应用？A.观众行为分析B.娱乐内容推荐C.个性化娱乐体验D.以上都是13.下列哪个案例属于大数据技术在制造业的应用？A.生产过程优化B.产品质量分析C.个性化产品设计D.以上都是14.下列哪个案例属于大数据技术在物流行业的应用？A.物流路径优化B.物流成本分析C.个性化物流服务D.以上都是15.下列哪个案例属于大数据技术在旅游行业的应用？A.旅游景点推荐B.旅游路线规划C.个性化旅游体验D.以上都是16.下列哪个案例属于大数据技术在通信行业的应用？A.通信网络优化B.通信设备故障预测C.个性化通信服务D.以上都是17.下列哪个案例属于大数据技术在能源行业的应用？A.能源消耗预测B.设备故障预测C.个性化能源管理D.以上都是18.下列哪个案例属于大数据技术在农业行业的应用？A.农作物产量预测B.农业病虫害预测C.个性化农业管理D.以上都是19.下列哪个案例属于大数据技术在体育行业的应用？A.运动员表现分析B.比赛结果预测C.个性化体育训练D.以上都是20.下列哪个案例属于大数据技术在安全行业的应用？A.网络安全监测B.灾害预测C.个性化安全防护D.以上都是本次试卷答案如下：一、数据挖掘与机器学习（共20题）1.B解析：K-均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为k个簇。2.A解析：填充法是一种处理缺失值的方法，通过估计缺失值来填充数据。3.C解析：F1值是精确率和召回率的调和平均，常用于评估分类算法的性能。4.C解析：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并合并它们的预测结果。5.C解析：聚类间距离用于衡量不同簇之间的相似度。6.D解析：卷积神经网络是一种深度学习算法，常用于图像识别和自然语言处理等领域。7.D解析：主成分分析是一种特征提取方法，通过降维来减少特征数量。8.B解析：决策树是一种监督学习算法，通过树形结构对数据进行分类或回归。9.B解析：K-均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为k个簇。10.D解析：自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的低维表示。11.C解析：Q学习是一种强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。12.D解析：卷积神经网络是一种深度学习算法，常用于图像识别和自然语言处理等领域。13.D解析：主成分分析是一种特征提取方法，通过降维来减少特征数量。14.B解析：K最近邻是一种监督学习算法，通过寻找最近的k个邻居来预测类别。15.B解析：K-均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为k个簇。16.D解析：自编码器是一种无监督学习算法，用于学习数据的低维表示。17.C解析：Q学习是一种强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。18.D解析：卷积神经网络是一种深度学习算法，常用于图像识别和自然语言处理等领域。19.D解析：主成分分析是一种特征提取方法，通过降维来减少特征数量。20.B解析：K最近邻是一种监督学习算法，通过寻找最近的k个邻居来预测类别。二、数据库技术（共20题）1.B解析：层次模型是一种数据库模型，以树形结构表示实体及其关系。2.A解析：SELECT*FROM表名用于查询表中所有记录。3.A解析：INSERTINTO表名(列名1,列名2,...)VALUES(值1,值2,...)用于插入数据。4.A解析：DELETEFROM表名WHERE条件用于删除满足条件的记录。5.A解析：UPDATE表名SET列名=值WHERE条件用于更新满足条件的记录。6.A解析：SELECTCOUNT(*)FROM表名用于查询表中记录数。7.A解析：SELECTAVG(列名)FROM表名用于查询表中记录的平均值。8.A解析：SELECTMAX(列名)FROM表名用于查询表中记录的最大值。9.A解析：SELECTMIN(列名)FROM表名用于查询表中记录的最小值。10.A解析：SELECTSUM(列名)FROM表名用于查询表中记录的总和。11.A解析：SELECTAVG(列名)FROM表名用于查询表中记录的平均值。12.A解析：SELECTMAX(列名)FROM表名用于查询表中记录的最大值。13.A解析：SELECTMIN(列名)FROM表名用于查询表中记录的最小值。14.A解析：SELECTSUM(列名)FROM表名用于查询表中记录的总和。15.A解析：SELECTAVG(列名)FROM表名用于查询表中记录的平均值。16.A解析：SELECTMAX(列名)FROM表名用于查询表中记录的最大值。17.A解析：SELECTMIN(列名)FROM表名用于查询表中记录的最小值。18.A解析：SELECTSUM(列名)FROM表名用于查询表中记录的总和。19.A解析：SELECTAVG(列名)FROM表名用于查询表中记录的平均值。20.A解析：SELECTMAX(列名)FROM表名用于查询表中记录的最大值。三、数据可视化（共20题）1.C解析：折线图适用于展示时间序列数据的变化趋势。2.B解析：柱状图适用于展示不同类别之间的比较。3.D解析：散点图适用于展示两个变量之间的关系。4.C解析：折线图适用于展示不同时间段的数据变化趋势。5.D解析：地图适用于展示地理位置数据。6.B解析：柱状图适用于展示不同类别之间的比较。7.D解析：散点图适用于展示两个变量之间的关系。8.C解析：折线图适用于展示不同时间段的数据变化趋势。9.D解析：地图适用于展示地理位置数据。10.B解析：柱状图适用于展示不同类别之间的比较。11.D解析：散点图适用于展示两个变量之间的关系。12.C解析：折线图适用于展示不同时间段的数据变化趋势。13.D解析：地图适用于展示地理位置数据。14.B解析：柱状图适用于展示不同类别之间的比较。15.D解析：散点图适用于展示两个变量之间的关系。16.C解析：折线图适用于展示不同时间段的数据变化趋势。17.D解析：地图适用于展示地理位置数据。18.B解析：柱状图适用于展示不同类别之间的比较。19.D解析：散点图适用于展示两个变量之间的关系。20.C解析：折线图适用于展示不同时间段的数据变化趋势。四、大数据存储与处理技术（共20题）1.D解析：Hadoop的核心组件包括HDFS、MapReduce和YARN。2.C解析：HDFS的副本机制根据配置自动复制数据。3.A解析：MapReduce中的Shuffle阶段的主要目的是对数据进行排序。4.D解析：Spark与Hadoop相比，在处理速度、内存消耗、容错性和应用场景等方面都具有优势。5.D解析：RDD具有数据分片、数据持久化和数据转换等特点。6.D解析：SparkSQL通过DataFrame和Dataset与SparkRDD相互转换。7.A解析：Hive在Hadoop生态系统中用于数据仓库。8.D解析：HBase在Hadoop生态系统中用于分布式存储、非关系型数据库和实时查询。9.D解析：SparkStreaming支持实时数据处理、微批处理和多种数据源。10.A解析：Pig在Hadoop生态系统中用于数据转换。11.A解析：Oozie在Hadoop生态系统中用于工作流调度。12.D解析：GraphX通过RDD和GraphXAPI处理图数据。13.A解析：Flume在Hadoop生态系统中用于数据收集。14.A解析：MLlib库在Spark中主要用于机器学习。15.A解析：Sqoop在Hadoop生态系统中用于数据迁移。16.B解析：Tungsten优化技术主要针对处理速度。17.A解析：Kafka在Hadoop生态系统中用于消息队列。18.D解析：SparkR库通过R和Spark的接口与R语言集成。19.D解析：HBase的RegionServer负责数据存储、读取和写入。20.D解析：SparkSQL通过DataFrame和JDBC支持多种数据源访问。五、大数据分析与挖掘（共20题）1.D解析：数据预处理的主要步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归一化。2.D解析：特征工程的目的在于提高模型性能、减少数据冗余和增加数据维度。3.A解析：相关系数法是一种过滤法，用于评估特征与目标变量之间的相关性。4.B解析：递归特征消除是一种包装法，通过递归地选择最佳特征。5.C解析：基于模型的特征选择是一种嵌入式法，通过模型选择来评估特征的重要性。6.D解析：决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归。7.B解析：K-均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点划分为k个簇。8.C解析：支持向量机是一种监督学习算法，用于分类和回归。9.D解析：强化学习是一种机器学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励