正文：

数据挖掘作为人工智能的重要分支，涵盖从数据收集、特征处理到模型训练等多个环节，是计算机科学与工程领域学生的重要学习内容。为了帮助期末考试复习，以下是一些常见的题目及答案示例，涵盖基础概念与实际应用：

一、数据挖掘基础概念
1. 问题定义：数据挖掘的目的是从大量数据中提取隐含模式或知识，其核心目标是发现规律与关联。
答案：数据挖掘的核心目标是发现数据中的规律、模式或知识，通过算法和统计方法实现。

1. 特征工程：
   • 假设一个数据集包含1000个特征，其中50个是无关的，其余为关键特征。
   • 答案：特征工程是指对原始数据进行预处理，去除冗余或无关信息，以提升模型性能。

二、典型算法与应用
3. 聚类分析：
– 问题：将顾客按其购买习惯分类，分类标准是最近邻法。
– 答案：聚类分析通过将数据点归类到已知的类别中，如K-means算法。

1. 决策树：
   • 问题：在医疗诊断中，如何区分疾病与非病理性症状。
   • 答案：决策树算法通过特征划分将数据分解为决策分支，最终预测结果。

三、实际问题与难点解析
5. 模型选择：
– 问题：在数据挖掘项目中，应优先选择哪些模型？
– 答案：需根据数据类型（如结构化、非结构化）、数据规模和计算能力选择模型，如线性回归、随机森林等。

1. 特征选择：
   • 问题：如何避免过拟合模型？
   • 答案：特征选择需通过信息增益、卡方检验等方法剔除冗余特征，以提高模型泛化能力。

四、考试高频考点
7. 特征维度：
– 问题：数据维度中，哪些维度可能影响模型性能？
– 答案：特征维度可能影响模型精度，如高维数据可能需要降维处理。

1. 数据清洗：
   • 问题：数据清洗的关键步骤包括哪些？
   • 答案：清洗包括去重、填补缺失值、删除异常值等步骤，确保数据质量。

结语
数据挖掘考试题目的设计注重实际应用，涵盖基础知识、算法原理与项目实践。通过整理历年试题，学生可系统复习相关知识，提升应试能力。建议结合教材与历年试题，进一步巩固知识点，为考试打下坚实基础。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。