数据挖掘选择题.docx

简介：
这份文档《数据挖掘选择题》包含了数据挖掘领域的核心概念和应用技术的选择题集锦，适用于学生及专业人士复习和自我测试。 数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值知识的技术，它涵盖多个子领域，例如分类、聚类、关联规则及回归分析。 1. 回归分析用于预测连续数值型信息，比如未来房价的预估。选项D正确。 2. Apriori算法是经典的关联规则发现方法，能够识别项集中的频繁模式。选项D正确。 3. 回归属于有指导学习，因为它依赖于已知目标变量进行训练；而聚类则为无指导学习，它基于数据的相似性分组，无需预先设定类别信息。选项C正确。 4. 分析顾客消费行为以推荐服务涉及关联规则问题，需要识别并依据这些模式提供建议。选项C正确。 5. 评估关联规则性能通常使用支持度和置信度指标来衡量其强度与可靠性。选项C正确。 6. 凝聚层次聚类（例如单连接或全链接）一旦合并两个簇，则无法撤销此操作。选项B正确。 7. 决策树由根节点、内部节点及叶节点构成，不存在外部节点概念。选项C错误。 8. 在大数据集上训练决策树时，为了减少计算时间可以限制树的深度以降低复杂性。选项C正确。 9. 当模型在训练和测试数据上的误差都较大时，则表明该模型过于简化而无法捕捉到数据中的细节特征，这被称作欠拟合现象。选项C正确。 10. 删除包含大量缺失值的列是减少维度的有效策略，有助于降低噪声并简化分析流程。选项A正确。 11. 已知类别的样本质量不会直接影响聚类算法的结果，因为聚类属于无监督学习任务。选项A正确。 12. K-均值算法的关键因素在于如何定义和计算数据点间的距离度量方法。选项B正确。 13. 人脸识别准入系统需解决多分类问题以识别多种人员类型。选项B正确。 14. k-NN最近邻法在样本数量较少但具有代表性的情况下表现较好，因为每个样本能够更准确地代表一个类别。选项B正确。 15. 即使预测准确性高达99%，如果模型主要针对多数类进行预测，则可能对少数类的识别效果较差，因此无法直接判断其性能优劣。选项C正确。 16. 当数据标签未知时可以采用聚类方法将相似的数据分到同一类别中。选项B正确。 17. Apriori算法的时间复杂度受支持度阈值、事务数量及项数影响，并非时间本身。选项B正确。 18. K-近邻、线性回归和逻辑回归属于监督式学习，而K-Means则是无监督学习方法之一。选项D正确。 19. 线性关系指两个变量间存在直接比例的关联，如正方形边长与其周长的关系。选项D正确。 20. 线性回归适用于预测连续数值而非离散值或进行分类和聚类任务。选项B正确。 21. KMeans算法不适用于文本分类问题，因其通常处理的是数值型数据的聚类分析。选项A正确。 22. 如果模型存在偏差，则可以通过增加更多特征来改进其表达能力并减少偏差现象。选项B正确。 以上内容涵盖了从回归、关联规则到聚类等不同方面的知识，并详细解释了相关算法和评估指标的应用场景与特性。