2025年大學大數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)挖掘）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：每題只有一個正確答案，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。(總共6題，每題5分)1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.K近鄰算法C.支持向量機算法D.聚類算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)時常用的降維方法是（）A.主成分分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.頻繁項集挖掘D.回歸分析3.數(shù)據(jù)挖掘中，用于評估分類模型性能的常用指標不包括（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.以下關(guān)于聚類算法的說法，錯誤的是（）A.K-Means算法是一種經(jīng)典的聚類算法B.聚類算法不需要預先知道數(shù)據(jù)的類別C.聚類算法的目標是將數(shù)據(jù)分成不同的簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度高，不同簇的數(shù)據(jù)相似度低D.層次聚類算法不能生成不同層次的聚類結(jié)果5.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系C.數(shù)據(jù)的趨勢D.數(shù)據(jù)的異常值6.以下哪種數(shù)據(jù)預處理操作可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值？（）A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)清理C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸約第II卷（非選擇題共70分）簡答題（共20分）答題要求：請簡要回答問題。(總共2題，每題10分)1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務。2.請說明決策樹算法的基本原理。算法設計題（共20分）答題要求：請設計一個簡單的數(shù)據(jù)挖掘算法來解決給定的問題。(總共1題，每題20分)設計一個基于K-Means算法的聚類程序，用于將給定的數(shù)據(jù)集分成K個簇。數(shù)據(jù)集為二維點集，每個點包含兩個屬性。案例分析題（共15分）答題要求：請根據(jù)給定的案例進行分析，并回答問題(總共I題，每題15分)某電商平臺收集了大量用戶的購物數(shù)據(jù)，包括購買商品的種類、價格、購買時間等。通過數(shù)據(jù)挖掘分析，發(fā)現(xiàn)購買某類電子產(chǎn)品的用戶往往也會購買相關(guān)的配件產(chǎn)品。請分析：1.這是運用了哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？2.這種技術(shù)在電商領(lǐng)域有什么作用？論述題（共15分）答題要求：請詳細論述給定的主題。(總共1題，每題15分)論述數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域的應用及面臨的挑戰(zhàn)。答案：1.D2.A3.D4.D5.B6.B簡答題答案：1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、異常檢測等。分類是將數(shù)據(jù)劃分到不同類別；聚類是將數(shù)據(jù)分成相似的簇；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；回歸分析預測數(shù)值型數(shù)據(jù)；異常檢測找出數(shù)據(jù)中的異常點。2.決策樹算法基本原理：它以樹結(jié)構(gòu)來表示決策過程。從根節(jié)點開始，根據(jù)屬性值對數(shù)據(jù)進行劃分，每個內(nèi)部節(jié)點是一個屬性測試，分支是測試的輸出，葉節(jié)點是類別或值。通過遞歸地劃分數(shù)據(jù)，使得同一葉節(jié)點的數(shù)據(jù)屬于同一類別，從而構(gòu)建出能對新數(shù)據(jù)進行分類的決策樹。算法設計題答案：```pythonimportnumpyasnpdefkmeans(data,k,max_iterations):num_samples,num_features=data.shapecentroids=data[np.random.choice(num_samples,k,replace=False)]for_inrange(max_iterations):distances=np.linalg.norm(data[:,np.newaxis]-centroids,axis=2)labels=np.argmin(distances,axis=1)new_centroids=np.array([data[labels==i].mean(axis=0)foriinrange(k)])ifnp.allclose(centroids,new_centroids):breakcentroids=new_centroidsreturnlabels,centroids```案例分析題答案：1.這運用了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)。2.作用：幫助電商平臺進行精準營銷，向購買某類電子產(chǎn)品的用戶推薦相關(guān)配件產(chǎn)品；優(yōu)化商品布局，將相關(guān)產(chǎn)品放置在一起，方便用戶購買；提高用戶購物體驗，增加用戶購買的可能性和購物滿意度；有助于電商平臺更好地了解用戶需求和行為模式，為產(chǎn)品規(guī)劃和供應鏈管理提供參考。論述題答案：數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)療領(lǐng)域有諸多應用。例如疾病預測，通過挖掘患者的癥狀、病史、檢查結(jié)果等數(shù)據(jù)，預測疾病的發(fā)生風險；輔助診斷，利用大量病例數(shù)據(jù)建立模型，幫助醫(yī)生更準確地診斷疾??；藥物療效分析，分析患者用藥后的反應數(shù)據(jù)，評估藥物療效。但也面臨挑