本内容提供数据挖掘与分析课程的期末考试题及答案，包含数据挖掘期末试题和解析，旨在帮助学生复习和检验对数据挖掘与分析知识的掌握程度。
本文目录导读：
选择题
1、数据挖掘的基本任务不包括以下哪项？
A. 数据清洗
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B. 数据集成
C. 数据归一化
D. 数据可视化
答案：D
解析：数据挖掘的基本任务包括数据清洗、数据集成、数据归一化和数据预处理等，而数据可视化是数据挖掘过程中的一个应用阶段，不是基本任务。
2、以下哪种算法属于无监督学习算法？
A. 决策树
B. K-means
C. 支持向量机
D. 朴素贝叶斯
答案：B
解析：K-means算法是一种无监督学习算法，主要用于对数据进行聚类分析，决策树、支持向量机和朴素贝叶斯算法都属于监督学习算法。
3、以下哪种数据挖掘技术可用于检测异常数据？
A. 聚类分析
B. 关联规则挖掘
C. 分类算法
D. 回归分析
答案：A
解析：聚类分析是一种无监督学习技术，可以用于检测异常数据，关联规则挖掘、分类算法和回归分析主要用于发现数据之间的关联关系。
4、以下哪种数据挖掘方法属于深度学习方法？
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A. 朴素贝叶斯
B. 决策树
C. 卷积神经网络
D. 支持向量机
答案：C
解析：卷积神经网络（CNN）是一种深度学习方法，常用于图像识别、语音识别等领域，朴素贝叶斯、决策树和支持向量机属于传统机器学习算法。
5、以下哪种数据挖掘技术可用于预测股票价格？
A. 关联规则挖掘
B. 分类算法
C. 回归分析
D. 聚类分析
答案：C
解析：回归分析是一种用于预测数值型变量的数据挖掘技术，可以用于预测股票价格，关联规则挖掘、分类算法和聚类分析主要用于发现数据之间的关联关系。
填空题
1、数据挖掘的三个基本步骤是：_______、_______、_______。
答案：数据预处理、数据挖掘、结果解释
解析：数据挖掘的三个基本步骤是数据预处理、数据挖掘和结果解释，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据归一化等；数据挖掘包括特征选择、模型选择、模型训练等；结果解释包括模型评估、模型优化等。
2、关联规则挖掘中的支持度是指_______。
答案：事务集中包含特定规则的记录数与事务总数的比值
解析：关联规则挖掘中的支持度是指事务集中包含特定规则的记录数与事务总数的比值，支持度越高，说明该规则在数据集中出现的频率越高。
3、K-means算法中的聚类中心是指_______。
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答案：每个聚类中所有数据点的均值
解析：K-means算法中的聚类中心是指每个聚类中所有数据点的均值，通过迭代计算，使每个聚类中心尽量接近其所属聚类中的数据点。
4、朴素贝叶斯算法是一种_______算法。
答案：概率分类
解析：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，适用于文本分类、情感分析等领域。
5、支持向量机（SVM）是一种_______算法。
答案：分类与回归
解析：支持向量机（SVM）是一种分类与回归算法，适用于高维空间的数据挖掘任务。
简答题
1、简述数据挖掘的基本任务。
答案：数据挖掘的基本任务包括数据预处理、数据挖掘和结果解释，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据归一化等；数据挖掘包括特征选择、模型选择、模型训练等；结果解释包括模型评估、模型优化等。
2、解释关联规则挖掘中的置信度和支持度。
答案：关联规则挖掘中的置信度是指规则前件与后件同时出现的概率，支持度是指事务集中包含特定规则的记录数与事务总数的比值，置信度和支持度是评估关联规则重要性的两个关键指标。
3、简述K-means算法的原理。
答案：K-means算法是一种基于距离的聚类算法，其原理是：首先随机选择K个数据点作为初始聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心；接着更新聚类中心，重复以上步骤，直到聚类中心不再变化或满足终止条件。
4、简述朴素贝叶斯算法的原理。
答案：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，其原理是：根据训练数据集，计算每个类别下特征的概率分布；对于待分类数据，计算其属于每个类别的概率，选择概率最大的类别作为预测结果。
5、简述支持向量机（SVM）的原理。
答案：支持向量机（SVM）是一种分类与回归算法，其原理是：通过找到一个最佳的超平面，将数据集中的正负样本分开，在训练过程中，SVM会寻找一个最大化分类间隔的超平面，使得正负样本尽可能分开。
标签： #数据挖掘期末试题
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