勘探工地質項目數據挖掘考試試卷一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.以下哪種數據挖掘算法常用于分類任務？（）A.K-均值聚類算法B.決策樹算法C.關聯規則算法D.主成分分析算法2.在地質數據中，以下哪種數據類型最有可能是數值型數據？（）A.巖石類型B.地質年代C.礦石品位D.地質構造名稱3.數據挖掘過程的第一步通常是（）A.數據預處理B.模型選擇C.數據收集D.結果評估4.對于缺失值的處理，以下哪種方法是直接刪除含有缺失值的記錄？（）A.插補法B.忽略法C.替換法D.預測法5.以下哪個指標可以衡量分類模型的準確性？（）A.均方誤差B.召回率C.準確率D.相關系數6.聚類分析的主要目的是（）A.發現數據中的模式和規律B.預測數據的未來值C.對數據進行分類D.減少數據維度7.在關聯規則挖掘中，“支持度”表示（）A.規則的可信度B.包含項集的事務在總事務中的比例C.規則的重要性D.項集之間的相關性8.主成分分析的作用是（）A.數據分類B.數據降維C.數據聚類D.發現關聯規則9.以下哪種機器學習算法屬于無監督學習？（）A.線性回歸B.邏輯回歸C.K-近鄰算法D.層次聚類算法10.在地質勘探數據挖掘中，用于預測地下礦體位置的方法可能是（）A.分類算法B.回歸算法C.聚類算法D.以上都有可能11.數據挖掘中，數據可視化的主要作用不包括（）A.發現數據中的異常值B.展示數據關系C.代替數據分析D.輔助模型評估12.以下哪個不屬于數據預處理的內容？（）A.數據清洗B.特征選擇C.模型訓練D.數據標準化13.決策樹算法在構建樹的過程中，常用的劃分屬性選擇準則是（）A.信息增益B.均方誤差C.歐式距離D.余弦相似度14.以下關于數據挖掘的說法，錯誤的是（）A.可以發現新的知識和規律B.只適用于數值型數據C.能幫助做出決策D.需要合適的算法和工具15.在對地質樣本進行分類時，若類別較多且復雜，哪種算法可能更合適？（）A.簡單的線性分類算法B.神經網絡算法C.基于距離的分類算法D.貝葉斯分類算法答案：1.B2.C3.C4.B5.C6.A7.B8.B9.D10.D11.C12.C13.A14.B15.B二、判斷題（每題2分，共20分）1.數據挖掘只能處理結構化數據。（）2.聚類算法中，簇的數量必須事先指定。（）3.關聯規則挖掘中，置信度越高，規則越有價值。（）4.數據標準化可以使不同特征具有相同的尺度。（）5.線性回歸模型只能用于預測數值型變量。（）6.決策樹算法對數據的噪聲非常敏感。（）7.無監督學習不需要標記數據。（）8.主成分分析得到的主成分是原始變量的線性組合。（）9.在地質數據挖掘中，不需要考慮數據的空間特性。（）10.數據挖掘的結果一定是準確和有用的。（）答案：1.×2.×3.√4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.×三、填空題（每題2分，共20分）1.數據挖掘中常用的距離度量方法有______距離、曼哈頓距離等。2.在分類任務中，將實際為正例預測為正例的情況稱為______。3.常用的數據可視化工具包括______、Matplotlib等。4.機器學習算法可分為監督學習、無監督學習和______學習。5.特征工程包括特征提取、特征選擇和______。6.在關聯規則挖掘中，提升度大于______表示規則具有正相關性。7.決策樹的剪枝操作是為了防止______。8.K-均值聚類算法中，K代表______。9.邏輯回歸模型用于預測事件發生的______。10.數據挖掘過程中，對模型進行評估的指標有準確率、召回率、______等。答案：1.歐式2.真正例3.Python（或其他合理工具如Tableau等）4.半監督5.特征變換6.17.過擬合8.簇的個數9.概率10.F1值四、簡答題（每題15分，共30分）1.簡述數據挖掘在地質勘探項目中的應用場景。答：可用于預測礦體位置，通過分析地質數據找出潛在礦體區域；進行巖石類型分類，輔助地質結構分析；還能挖掘地質數據間的關聯關系，如元素共生規律，為勘探決策提供依據，提高勘探效率和準確性。2.簡述數據預處理的主要步驟及目的。答：主要步驟包括數據清洗（