数据挖掘实战与理论试题解析：关联规则、分类评价与预处理

数据挖掘试题涵盖了数据挖掘理论和实践中的核心概念，旨在帮助理解和掌握数据挖掘的各种技术和应用。这些题目设计涵盖了数据挖掘的主要任务和评估标准，以及数据预处理、数据组织、模型构建和预测等多个方面。 1. 关联规则发现（A）：题目1考察的是数据中的频繁模式和关联性，例如著名的啤酒与尿布现象，这是通过Apriori算法等工具发现的，即某些商品之间的购买频率高，表明可能存在关联规则。 2. 分类精度与召回率（A）：题目2涉及到分类算法的评价指标，其中(a)描述的是精确度（Precision），表示预测为正例中真正为正例的比例，而(b)描述的是召回率（Recall），即实际为正例被正确预测为正例的比例。 3. 数据预处理（C）：在数据挖掘流程中，(C)选项表示数据预处理阶段，包括数据清洗、集成、转换和规约，这些步骤有助于提高后续分析的质量。 4. 聚类（B）：对于无标签数据，聚类任务可以帮助将相似的数据点分组，使得同一组内的数据具有相似特征，不同组之间差异明显。 5. 数据挖掘与知识发现（A）：KDD（Knowledge Discovery in Databases）是指从大量数据中自动或半自动地提取出有价值的知识的过程，这通常涉及到数据挖掘。 6. 探索性数据分析（A）：使用可视化技术进行数据探索属于数据挖掘中的初步分析阶段，旨在理解数据的结构和潜在模式。 7. 建模描述（B）：题目中提到的“为数据的总体分布建模”和“划分多维空间”是描述性建模的一部分，用于刻画数据的特性或结构。 8. 预测建模（C）：根据已知变量预测未知变量是预测建模的核心任务，如回归分析或时间序列预测。 9. 搜索模式和规则（D）：用户查找数据集中的相似模式，是数据挖掘中寻找模式任务的应用，如Apriori算法中的频繁项集发现。 10. 数据预处理方法（D）：题目列举了数据预处理的一些常见方法，如变量代换、离散化（将连续变量转化为离散类别）、聚集（合并数据）。(D)选项中的“估计遗漏值”不属于此列，通常是通过插补法等方法处理缺失值。 11. 等频（等深）划分（B）：等频划分将数据分为相等数量的样本，15在排序后的数据集中位于第二个箱子，因为前两个箱子包含4个记录，第三个箱子包含3个记录，而15排在第6位。 12. 等宽划分（A）：等宽划分则是依据数据值的大小，将数据划分为固定大小的区间。由于宽度为50，第一个箱子的范围是0-50，15在此范围内，所以它在第一个箱子内。 13. 属性类型：(D)选项不属于数据的属性类型，可能是干扰项。正确的属性类型包括标称（名义）、序数（顺序）、区间（定量）。 14. 定量属性（C）：在题目中，定量属性指的是可以通过数值表示的属性，C选项符合这一描述。 综上，这些试题围绕数据挖掘的基本概念、任务、评价指标以及预处理步骤展开，旨在帮助学习者深入理解数据挖掘的实际应用。