数据挖掘考题汇总

填空题

1. 数据挖掘是从大量数据中提取__和__的过程。
   答案：知识；模式
2. 数据挖掘常用的方法包括__、聚类分析、关联规则挖掘和决策树等。
   答案：分类
3. 数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，包括数据的__、清洗和转换等操作。
   答案：集成
4. 支持向量机是一种基于统计学习理论的__算法，常用于分类和回归分析。
   答案：有监督学习
5. 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类算法，其基本思想是通过特征间的__来建立分类模型。
   答案：独立性假设
6. 关联规则挖掘中最经典的算法是__算法，它主要用于挖掘频繁项集和关联规则。
   答案：Apriori
7. K-均值聚类算法是一种基于划分的聚类方法，其基本思想是将数据集划分为K个簇，使得每个簇内数据的__最小化。
   答案：平方误差和
8. 决策树是一种常用的__模型，它通过递归地将数据集划分成若干个子集来建立决策规则。
   答案：分类
9. 数据挖掘在金融领域的应用包括客户细分、风险管理和__等。
   答案：欺诈检测
10. 在数据挖掘中，__是指通过算法自动识别出数据中的异常值或离群点。
    答案：异常检测

    计算题

11. 假设有一个包含1000个样本的数据集，其中有700个属于类别A，300个属于类别B。我们使用朴素贝叶斯分类器对一个新样本进行分类，该样本属于类别A的概率是__。
    答案：0.7
12. 假设我们有一个包含10个特征的数据集，其中5个特征是离散的，5个特征是连续的。如果我们想使用决策树算法进行分类，那么在树的每个节点上，我们可以选择__个特征来进行划分。
    答案：5
13. 假设我们有一个包含100万个样本的数据集，其中每个样本有10个特征。如果我们想使用Apriori算法来挖掘频繁项集，那么我们需要至少扫描数据集__次。
    答案：2
14. 假设我们有一个包含10个类别的数据集，我们想使用k-最邻近算法进行分类。如果我们选择k=3，那么在每个样本的分类过程中，我们将会考虑其最近的__个邻居。
    答案：3
15. 假设我们有一个包含1000个样本的数据集，其中每个样本有5个特征。我们想使用支持向量机算法进行分类。如果我们选择C=1，那么在训练过程中，将会出现最多__个支持向量。
    答案：2000