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文檔簡介

數據挖掘與分析考試題庫(含答案)選擇題1.數據挖掘的主要功能是什么？A.挖掘數據潛在的信息B.對數據進行記錄和處理C.提高數據存儲的效率D.對數據進行分類和排序Answer:A2.下列哪種算法不屬于聚類算法？A.K-MeansB.BP神經網絡C.DBSCAND.層次聚類Answer:B3.數據挖掘中使用最多的算法是什么？A.決策樹B.關聯規則C.神經網絡D.貝葉斯Answer:A4.數據挖掘的預處理不包括下列哪項？A.數據壓縮B.數據清洗C.數據變換D.數據標準化Answer:A5.下列哪項不是數據挖掘的步驟？A.數據預處理B.特征選擇C.模型評價D.問題求解Answer:D填空題1.數據挖掘的類型有分類、聚類和__________。(回歸)2.決策樹分類的根節點對應的是__________。(最優屬性)3.聚類算法的優化目標是__________。(最小化)4.在SPSSModeler中可以通過“數據變換”節點進行數據__________。(離散化)5.數據挖掘可以發現數據中的__________規律。(潛在)論述題1.請簡要介紹數據挖掘的主要任務及其流程。答：數據挖掘的主要任務是挖掘數據中潛在的信息，包括分類、聚類、關聯規則等。其流程通常包括數據預處理、特征選擇、模型構建和模型評價等步驟。其中，數據預處理是數據挖掘的重要步驟，包括數據清洗、數據變換、數據標準化等，主要是為了提高數據的質量和可用性。特征選擇是指選擇最具有代表性的特征，以便于數據的分析和建模，主要是為了降低模型的復雜度和提高模型的精度。模型構建是依據所選的算法來構建數據模型，包括決策樹、神經網絡、關聯規則等。模型評價則是通過對構建的模型進行測試和評價，以便于知道模型的優劣和改進方向。2.請論述聚類分析的常用算法及其優缺點。答：聚類分析的常用算法包括K-Means、層次聚類和DBSCAN等。其中，K-Means算法是一種經典的聚類算法，其優點是計算復雜度低，并且可用于大規模數據的聚類分析；缺點是算法對于噪聲和異常值比較敏感。層次聚類算法是基于樹結構的聚類算法，其優點是層次性強，便于結果的可視化分析；缺點是計算復雜度高，非常耗費時間。DBSCAN算法是一種基于密度的聚類算法，其優點是不需要用戶指定聚類數量，且對于噪聲和

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