2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫數(shù)據(jù)分析計算題庫關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，錯誤的是（）。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于預(yù)測和決策D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能用于分類問題2.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示（）。A.規(guī)則中包含的頻繁項集出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)C.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的百分比D.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的平均次數(shù)3.下列關(guān)于Apriori算法的描述，錯誤的是（）。A.Apriori算法是一種基于頻繁項集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法B.Apriori算法通過連接步驟生成候選項集C.Apriori算法通過剪枝步驟去除非頻繁項集D.Apriori算法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集4.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度表示（）。A.規(guī)則中包含的頻繁項集出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)C.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的百分比D.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的平均次數(shù)5.下列關(guān)于Apriori算法的改進算法的描述，錯誤的是（）。A.FP-growth算法是一種基于頻繁模式樹的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法B.FP-growth算法通過構(gòu)建頻繁模式樹來生成候選項集C.FP-growth算法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.FP-growth算法的效率低于Apriori算法6.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度表示（）。A.規(guī)則中包含的頻繁項集出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)C.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的百分比D.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的平均次數(shù)7.下列關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，正確的是（）。A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于分類問題B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于預(yù)測和決策C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能用于分類問題D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘與聚類分析無關(guān)8.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度閾值表示（）。A.規(guī)則中包含的頻繁項集出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)C.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的百分比D.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的平均次數(shù)9.下列關(guān)于Apriori算法的描述，正確的是（）。A.Apriori算法是一種基于頻繁項集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法B.Apriori算法通過連接步驟生成候選項集C.Apriori算法通過剪枝步驟去除非頻繁項集D.Apriori算法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集10.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度閾值表示（）。A.規(guī)則中包含的頻繁項集出現(xiàn)的頻率B.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)C.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的百分比D.規(guī)則中包含的頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的平均次數(shù)二、填空題（每空2分，共20分）1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間______的方法。2.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度表示______。3.Apriori算法是一種基于______的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。4.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，置信度表示______。5.FP-growth算法是一種基于______的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。6.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度表示______。7.支持度閾值和置信度閾值是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的兩個______。8.Apriori算法通過______和______步驟生成候選項集。9.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度可以用來評估規(guī)則的重要性。10.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于______和______。四、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟。2.解釋Apriori算法中的“一次剪枝”和“二次剪枝”分別指的是什么。3.說明提升度在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的作用。五、計算題（每題20分，共60分）1.給定以下數(shù)據(jù)集，計算支持度為30%的頻繁項集。數(shù)據(jù)集：{A,B,C},{A,B,D},{A,C,D},{B,C,D},{A,B,C,D},{A,B,C,E},{A,B,D,E},{A,C,D,E},{B,C,D,E}2.對于以下關(guān)聯(lián)規(guī)則，計算其支持度和置信度。規(guī)則：{A,B}->{C}，支持度=0.4，置信度=0.8。3.給定以下數(shù)據(jù)集，使用Apriori算法挖掘支持度為20%的關(guān)聯(lián)規(guī)則。數(shù)據(jù)集：{A,B},{A,C},{B,C},{A,B,C},{A,B,D},{B,C,D},{A,C,D}六、論述題（每題20分，共40分）1.論述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。2.分析Apriori算法的優(yōu)缺點，并說明如何改進Apriori算法。本次試卷答案如下：一、選擇題1.D解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘不僅可以用于分類問題，還可以用于聚類、關(guān)聯(lián)分析等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。2.B解析：支持度表示頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)。3.D解析：Apriori算法適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，其效率較高。4.C解析：置信度表示規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率。5.D解析：FP-growth算法的效率高于Apriori算法，因為它不需要多次掃描數(shù)據(jù)集。6.C解析：提升度表示規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率相對于后件出現(xiàn)的頻率的增長。7.B解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于預(yù)測和決策，不僅限于分類問題。8.C解析：支持度閾值表示頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的百分比。9.A解析：Apriori算法是一種基于頻繁項集的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。10.C解析：置信度閾值表示規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率相對于后件出現(xiàn)的頻率的增長。二、填空題1.關(guān)聯(lián)關(guān)系解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。2.頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)解析：支持度表示頻繁項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的次數(shù)。3.頻繁項集解析：Apriori算法基于頻繁項集生成候選項集。4.規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率解析：置信度表示規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率。5.頻繁模式樹解析：FP-growth算法基于頻繁模式樹生成候選項集。6.規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率相對于后件出現(xiàn)的頻率的增長解析：提升度表示規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率相對于后件出現(xiàn)的頻率的增長。7.參數(shù)解析：支持度閾值和置信度閾值是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的兩個參數(shù)。8.連接步驟、剪枝步驟解析：Apriori算法通過連接步驟生成候選項集，通過剪枝步驟去除非頻繁項集。9.規(guī)則的重要性解析：提升度可以用來評估規(guī)則的重要性。10.預(yù)測、決策解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以用于預(yù)測和決策。四、簡答題1.解析：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、頻繁項集挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則生成、規(guī)則評估和結(jié)果解釋。2.解析：一次剪枝是指去除不滿足最小支持度閾值的所有項集；二次剪枝是指去除不滿足最小置信度閾值的所有規(guī)則。3.解析：提升度可以用來評估規(guī)則的重要性，它表示規(guī)則中前件和后件同時出現(xiàn)的頻率相對于后件出現(xiàn)的頻率的增長。五、計算題1.解析：支持度為30%的頻繁項集為：{A,B},{A,C},{B,C},{A,B,C},{A,B,D},{B,C,D}。2.解析：支持度=0.4，置信度=0.8。3.解析：支持度為20%的關(guān)聯(lián)規(guī)則為：{A,B}->{C}，{A,