数据挖掘选择题解析：预测房价与算法应用

数据挖掘是一门涉及多个子领域的方法，它通过对大量数据进行分析和模式识别，从中提取出有价值的信息和知识。本篇文档聚焦于数据挖掘中的关键概念和应用场景，有助于理解其在实际问题中的应用。 1. 预测房价属于数据挖掘中的回归分析问题。回归分析（D）用于预测连续变量，如房价，基于历史数据找出变量间的关系。 2. 关联规则挖掘主要用于发现数据项之间的频繁模式和关联性，Apriori算法（D）是其中一种经典的算法，通过检查项集的支持度和置信度来寻找规则。 3. 在机器学习中，回归是有指导的学习（C），因为它通常依赖于预定义的目标变量或标签；而聚类是无指导学习，因为它试图自动发现数据的自然分组，无需事先知道类别。 4. 分析顾客消费行业并推荐服务是市场篮子分析或关联规则挖掘的问题（C），它关注的是消费者行为中的关联规律。 5. 关联规则评价的主要指标是支持度（商品被一起购买的频率）和置信度（在给定一个商品被购买的前提下，另一个商品被购买的概率），这两个指标共同衡量规则的有效性和实用性（C）。 6. 凝聚层次聚类（B）是一种自底向上、不断合并相似簇的算法，直到形成一个大簇或达到预定的终止条件，这一过程不可逆。 7. 决策树中不包含外部节点（C），它由根节点、内部节点（决策点）和叶节点（结果节点）组成，外部节点这个术语并不适用于决策树的结构。 8. 在处理大数据集时，为了减少训练时间，可以采取的方法是减少决策树的深度（C），这有助于降低计算复杂度，避免过拟合。 9. 欠拟合是指模型过于简单，无法很好地捕捉数据的特性，因此训练误差和测试误差都较大（C）。 10. 为了减少数据集的维度，删除缺少值太多的列（A）是一种有效的策略，因为这些缺失值可能导致数据质量下降，影响模型性能。 11. 影响聚类算法结果的因素包括分类准则（B）、特征选取和模式相似性测度，已知类别的样本质量对某些算法如监督学习有影响，但在聚类中并非主要考虑因素。 12. 基本K-均值算法的主要影响因素是模式相似性测度（B），因为这是聚类算法的核心计算依据，样本输入顺序和数量虽然可能影响收敛速度，但不是决定性因素。 13. 监狱人脸识别系统识别狱警、小偷、送餐员和其他人员，涉及到多个类别，所以最适合的模型是多分类问题（B）。 14. k-NN最近邻法在样本较少但典型性好的情况下效果较好（B），因为它能够较好地利用有限的数据进行分类，尤其是在小型数据集或非线性问题中。 这些题目涵盖了数据挖掘中的回归分析、关联规则挖掘、聚类算法、决策树、模型评估、特征选择以及不同学习问题的适用场景等核心知识点。