数据挖掘期末考试题目及答案：数据挖掘期末考试题目及答案全解析

选择题

数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？
A. 分类
B. 聚类
C. 关联规则挖掘
D. 数据备份

答案：D
解析： 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、异常检测等，数据备份属于数据管理范畴，不属于数据挖掘的任务。

Apriori算法主要用于解决以下哪类问题？
A. 聚类分析
B. 关联规则挖掘
C. 分类预测
D. 降维分析

答案：B
解析： Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，用于发现频繁项集和关联规则，广泛应用于市场篮子分析等领域。

以下哪种算法属于监督学习？
A. K-Means
B. 决策树
C. DBSCAN
D. Apriori

答案：B
解析： 监督学习需要标签数据，如分类和回归问题，决策树是典型的监督学习算法，而K-Means、DBSCAN和Apriori属于无监督学习或关联规则挖掘。

简答题

简述数据挖掘的步骤。
答案：
数据挖掘通常包括以下步骤：

1. 问题定义：明确挖掘目标；
2. 数据采集：收集相关数据；
3. 数据预处理：清洗、集成、变换、归约；
4. 选择挖掘算法：根据任务选择合适的方法；
5. 模型构建与评估：训练模型并评估效果；
6. 部署与应用：将结果应用于实际场景。

请解释什么是“过拟合”？并给出一种防止过拟合的方法。
答案：
过拟合是指模型在训练数据上表现优异，但在未见过的数据上表现较差的现象。
防止方法：

• 增加训练数据量；
• 降低模型复杂度（如减少决策树深度）；
• 使用正则化技术（如L1、L2正则化）；
• 交叉验证。

论述题

结合实际应用场景，论述关联规则挖掘的意义和常用算法。
答案：
关联规则挖掘用于发现大规模数据集中项集之间的关联关系，典型应用场景包括：

• 市场篮子分析：发现顾客购买商品之间的关联，如“购买啤酒的顾客也常购买薯片”；
• 医疗诊断：发现疾病与症状之间的关联；
• 推荐系统：基于用户行为数据推荐相关产品或内容。

常用算法包括：

• Apriori算法：通过逐层搜索频繁项集，效率较高；
• FP-Growth算法：使用频繁模式树（FP-tree）压缩数据，减少扫描数据库的次数。

计算题

给定数据集如下：
| 训练样本 | 类别 | |----------|------| | (1,1) | 正例 | | (1,2) | 正例 | | (2,1) | 负例 | | (2,2) | 负例 |

使用朴素贝叶斯分类器，计算测试样本(1,3)属于正例的概率。
答案：
计算先验概率和条件概率：

• 正例样本数：2，负例样本数：2，总样本数：4。
• 特征属性：X1和X2。

计算条件概率：

• P(X1=1|正例) = 1/2，P(X1=1|负例) = 1/2；
• P(X2=3|正例) = 0（因为正例中X2只有1和2），P(X2=3|负例) = 0。

由于P(X2=3|正例)=0，根据贝叶斯公式，测试样本(1,3)属于正例的概率为0。

解析： 朴素贝叶斯分类器在处理稀疏数据时，若某个特征值在训练集中未出现，则其条件概率为0，导致后验概率为0，实际应用中，通常采用平滑技术（如拉普拉斯平滑）来避免这种情况。

编程题（简要描述）

请简述如何使用Python的scikit-learn库实现K-Means聚类算法，并说明其参数含义。
答案：

from sklearn.cluster import KMeans  
import numpy as np  
# 假设X是特征矩阵  
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)  
kmeans.fit(X)  
y_pred = kmeans.predict(X)  

参数说明：

• n_clusters：指定聚类数量；
• random_state：随机种子，确保结果可复现；
• max_iter：最大迭代次数；
• n_init：重复K-Means算法的次数并选择最佳结果。