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选择题
1、数据挖掘的目的是（ ）
A. 数据清洗
B. 数据存储
C. 数据分析
D. 数据挖掘
2、以下哪个不是数据挖掘的步骤？（ ）
A. 数据预处理
B. 数据挖掘
C. 数据分析
D. 数据可视化
3、数据挖掘中的“噪声”是指（ ）
A. 数据错误
B. 数据冗余
C. 数据缺失
D. 数据异常
4、以下哪种算法属于分类算法？（ ）
A. K-means
B. Apriori
C. KNN
D. PCA
5、以下哪种算法属于聚类算法？（ ）
A. Decision Tree
B. KNN
C. Apriori
D. K-means
6、以下哪种算法属于关联规则挖掘算法？（ ）
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A. KNN
B. K-means
C. Apriori
D. PCA
7、以下哪种算法属于降维算法？（ ）
A. KNN
B. K-means
C. Apriori
D. PCA
8、数据挖掘中的“特征选择”是指（ ）
A. 选择有用的数据
B. 选择有用的特征
C. 选择有用的算法
D. 选择有用的模型
9、以下哪种算法属于特征选择算法？（ ）
A. KNN
B. K-means
C. PCA
D. Apriori
10、以下哪种算法属于特征提取算法？（ ）
A. KNN
B. K-means
C. PCA
D. Apriori
填空题
1、数据挖掘中的“预处理”步骤主要包括：______、______、______。
2、数据挖掘中的“分类”算法主要包括：______、______、______。
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3、数据挖掘中的“聚类”算法主要包括：______、______、______。
4、数据挖掘中的“关联规则挖掘”算法主要包括：______、______、______。
5、数据挖掘中的“降维”算法主要包括：______、______、______。
6、数据挖掘中的“特征选择”算法主要包括：______、______、______。
7、数据挖掘中的“特征提取”算法主要包括：______、______、______。
简答题
1、简述数据挖掘的基本概念。
2、简述数据挖掘的步骤。
3、简述数据挖掘中的分类算法。
4、简述数据挖掘中的聚类算法。
5、简述数据挖掘中的关联规则挖掘算法。
6、简述数据挖掘中的降维算法。
7、简述数据挖掘中的特征选择算法。
8、简述数据挖掘中的特征提取算法。
论述题
1、论述数据挖掘在各个领域的应用。
2、论述数据挖掘在金融领域的应用。
3、论述数据挖掘在医疗领域的应用。
4、论述数据挖掘在商业领域的应用。
5、论述数据挖掘在网络安全领域的应用。
综合题
1、请结合实际案例，说明数据挖掘在某个领域的应用。
2、请分析某个数据挖掘算法的原理及优缺点。
3、请设计一个数据挖掘项目，并说明其应用场景。
4、请比较两种数据挖掘算法的适用场景及优缺点。
5、请根据实际需求，选择合适的数据挖掘算法，并说明原因。
本《数据挖掘概念与技术》期末考试题库解析与复习指南旨在帮助考生全面了解数据挖掘的基本概念、技术、应用和算法，为考试做好充分准备，考生在复习过程中，可结合实际案例进行分析，提高解题能力，祝各位考生考试顺利！
标签： #数据挖掘概念与技术期末考试题库
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