数据挖掘基础试题解析与核心概念梳理

是一份系统性整理了数据挖掘领域核心知识点的综合性文档，涵盖了从基础概念到高级算法、从理论理解到实际应用的多个方面。该文件通过150道题目（以选择题为主）的形式，全面考察学习者对数据挖掘技术的理解深度与广度。文档内容涉及数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、模型评估指标、数据属性类型、数据变换方法等多个关键模块，适合作为高校课程复习资料、企业面试题库或研究人员的知识巩固工具。 首先，在**数据挖掘基本任务分类**方面，文档明确区分了几种典型的数据挖掘任务。例如第6题指出“使用交互式和可视化技术对数据进行探索”属于**探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）**，这是数据挖掘前期的重要步骤，旨在通过统计图表、分布分析、相关性观察等手段发现数据中的潜在结构与异常情况。而第7题提到“为数据总体分布建模、将多维空间划分为组”，这属于**建模描述任务**，通常用于聚类分析或密度估计，目标是揭示数据内在的结构模式而非预测结果。第8题则聚焦于**预测建模**，即利用已有变量预测未知变量值，常见于回归分析和分类问题中，如根据客户历史行为预测其是否会购买某产品。第9题强调“用户已知感兴趣模式并在数据库中查找相似模式”，这对应的是**基于内容的检索**任务，广泛应用于图像、文本和多媒体数据搜索场景。 其次，文档深入探讨了**数据预处理**这一数据挖掘流程中的关键环节。第3题明确指出数据集成、变换、维度规约和数值规约均属于**数据预处理阶段**的任务。其中，维度规约（如主成分分析PCA）用于降低特征数量以提升计算效率并减少噪声；数值规约则包括抽样、小波变换等方法压缩数据量。第11题列举了常见预处理方法，并指出“变量代换”、“离散化”、“聚集”和“估量遗漏值”均为有效手段，但需注意这些操作应在建模前完成，以确保输入数据的质量和一致性。此外，第12题和第13题具体展示了两种经典的**数据分箱（Binning）技术**：等频划分（每个箱子包含相同数量的数据点）和等宽划分（每个箱子具有相同的区间宽度）。以给定序列为例，在等频四分法下每箱含3个元素，15位于第二箱（第4~6个元素）；而在等宽划分（宽度50）下，第一箱为[0,50)，15落在其中。这种技术常用于噪声平滑和数据离散化处理。 再者，文档详细解析了**数据属性类型及其应用场景**。第14题列出了四种基本属性类型：标称（Nominal，如性别）、序数（Ordinal，如等级评分）、区间（Interval，如温度）和相异（Dissimilarity，表示差异度量）。其中前三者为标准分类，而“相异”并非传统意义上的数据属性类型，而是距离度量的概念，因此不属于数据属性范畴。第15题进一步追问定量属性类型，正确答案为“区间”，因为区间型数据具备数值意义且可进行加减运算，属于定量数据的一种（另一定量类型为比率型）。这反映了文档对于数据测量尺度的严谨区分，有助于在后续分析中选择合适的统计方法。 关于**模型性能评价指标**，第2题精准地考察了分类算法中两个核心指标：Precision（精确率）与Recall（召回率）。前者衡量预测为正类样本中有多少真实为正类（警察抓的人里有多少真是小偷），后者反映所有真实正类样本中被成功识别的比例（所有小偷中有多少被抓）。这两个指标在不平衡数据集中尤为重要，常用于医疗诊断、欺诈检测等领域。ROC曲线虽也被提及，但它是一个综合指标，不直接回答上述两个问题。 最后，文档还触及了**高级数据挖掘技术与术语定义**。第1题经典案例“啤酒与尿布”揭示了**关联规则发现**的应用背景——通过Apriori或FP-Growth算法挖掘频繁项集，进而生成形如“买A则买B”的规则，广泛用于零售业商品陈列优化。第4题提出当标签未知时应采用**聚类分析**（如K-Means、DBSCAN），这是一种无监督学习方法，能够自动将相似对象归为一类，实现数据分组与结构发现。第5题解释KDD（Knowledge Discovery in Databases）为“数据库中知识发现”的缩写，它是一个比数据挖掘更广泛的流程，包含数据清洗、集成、选择、挖掘、模式评估与知识呈现等多个阶段，数据挖掘只是其中一环。 综上所述，《数据挖掘150题.docx》不仅覆盖了数据挖掘全流程的核心知识点，而且通过精心设计的选择题形式强化了对概念辨析、算法理解和实际应用能力的考查，是一份极具教学价值和技术深度的学习资源。"