2025年高職物聯(lián)網(wǎng)（物聯(lián)網(wǎng)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40分）答題要求：本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的，請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.以下哪種算法常用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘？（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.決策樹算法D.支持向量機算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪個指標用于衡量聚類結(jié)果的緊密程度？（）A.純度B.均方誤差C.輪廓系數(shù)D.準確率3.關(guān)于頻繁項集，下列說法正確的是（）A.頻繁項集的支持度一定大于最小支持度閾值B.頻繁項集的支持度一定小于最小支持度閾值C.頻繁項集的支持度與最小支持度閾值無關(guān)D.頻繁項集的支持度等于最小支持度閾值4.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)集成B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)挖掘算法選擇D.數(shù)據(jù)清理5.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)旨在預(yù)測連續(xù)值？（）A.分類B.回歸C.聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標是（）A.信息增益B.均方誤差C.支持度D.置信度7.數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是（）A.從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和知識B.對數(shù)據(jù)進行可視化展示C.對數(shù)據(jù)進行存儲和管理D.對數(shù)據(jù)進行加密8.以下哪個是無監(jiān)督學(xué)習算法？（）A.樸素貝葉斯算法B.線性回歸算法C.K-Means算法D.邏輯回歸算法9.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，規(guī)則A→B的置信度是指（）A.P(A∩B)B.P(B|A)C.P(A|B)D.P(A)10.數(shù)據(jù)挖掘中，文本挖掘的主要任務(wù)不包括（）A.文本分類B.文本聚類C.情感分析D.數(shù)據(jù)加密11.以下哪種算法常用于異常檢測？（）A.主成分分析算法B.支持向量機算法C.孤立森林算法D.決策樹算法12.在聚類算法中，簇內(nèi)距離小、簇間距離大的聚類效果較好，這體現(xiàn)了聚類的（）A.緊致性B.分離性C.密度D.純度13.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)降維的目的不包括（）A.減少數(shù)據(jù)存儲量B.提高數(shù)據(jù)挖掘效率C.去除噪聲數(shù)據(jù)D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式14.以下哪個是監(jiān)督學(xué)習算法？（）A.K-Means算法B.支持向量機算法C.層次聚類算法D.DBSCAN算法15.決策樹中的葉子節(jié)點代表（）A.劃分屬性B.類別標簽C.數(shù)據(jù)樣本D.決策規(guī)則16.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，規(guī)則A→B的支持度是指（）A.P(A∩B)B.P(B)C.P(A)D.P(B|A)17.數(shù)據(jù)挖掘中，時間序列挖掘主要用于（）A.預(yù)測未來趨勢B.數(shù)據(jù)分類C.數(shù)據(jù)聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘18.以下哪種算法常用于處理高維數(shù)據(jù)？（）A.線性回歸算法B.支持向量機算法C.主成分分析算法D.決策樹算法19.在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪個不是評估分類模型的指標？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差20.數(shù)據(jù)挖掘中，強化學(xué)習的主要特點是（）A.智能體與環(huán)境交互并通過獎勵學(xué)習最優(yōu)策略B.基于歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測C.對數(shù)據(jù)進行分類D.對數(shù)據(jù)進行聚類第II卷（非選擇題，共60分）答題要求：本大題共5小題，共60分。請將答案寫在相應(yīng)的答題區(qū)域內(nèi)。21.（10分）簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要流程，并簡要說明每個步驟的作用。22.（12分）什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘？請解釋支持度、置信度和提升度的概念，并說明它們在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的作用。23.（12分）在聚類算法中，K-Means算法是一種常用的算法。請簡述K-Means算法的基本步驟，并說明其優(yōu)缺點。24.（13分）材料：某電商平臺收集了大量用戶的購買記錄，包括商品名稱、購買時間、購買數(shù)量、用戶ID等信息?，F(xiàn)在想要通過數(shù)據(jù)挖掘來分析用戶的購買行為模式，以便更好地進行商品推薦和營銷活動。問題：請設(shè)計一個基于這些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方案，并說明如何選擇合適的支持度和置信度閾值。25.（13分）材料：有一批關(guān)于學(xué)生成績的數(shù)據(jù)，包含學(xué)生的姓名、課程名稱、成績等信息。學(xué)校想要通過數(shù)據(jù)挖掘來分析學(xué)生的學(xué)習情況，例如哪些課程的成績?nèi)菀壮霈F(xiàn)兩極分化，哪些學(xué)生的成績波動較大等。問題：請設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案來解決上述問題，并說明可能會用到哪些算法和技術(shù)。答案：1.A2.C3.A4.C5