2025年大學(xué)（數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘綜合測(cè)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題，共30分）（總共10題，每題3分，每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）w1.以下哪種算法不屬于分類算法？（）A.決策樹B.K近鄰算法C.支持向量機(jī)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法答案：Dw2.數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)歸約答案：Cw3.在聚類算法中，K-Means算法的核心步驟是（）。A.計(jì)算距離B.確定聚類中心C.分配數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類D.以上都是答案：Dw4.以下關(guān)于Apriori算法的說法，錯(cuò)誤的是（）。A.是一種頻繁項(xiàng)集挖掘算法B.采用逐層搜索的迭代方法C.不需要候選生成過程D.利用了先驗(yàn)原理答案：Cw5.支持向量機(jī)的目標(biāo)是（）。A.找到最大間隔超平面B.最小化分類錯(cuò)誤C.最大化分類間隔D.以上都是答案：Dw6.數(shù)據(jù)挖掘中，評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)不包括（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差答案：Dw7.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.加密后的數(shù)據(jù)答案：Dw8.決策樹算法中，用于劃分節(jié)點(diǎn)的屬性選擇度量不包括（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.均方根誤差答案：Dw9.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場(chǎng)景的說法，正確的是（）。A.只能用于商業(yè)領(lǐng)域B.可用于醫(yī)療、教育等多個(gè)領(lǐng)域C.對(duì)數(shù)據(jù)量要求不高D.不需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量答案：Bw10.在數(shù)據(jù)挖掘中，降維的目的不包括（）。A.減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量B.提高算法效率C.增加數(shù)據(jù)維度D.去除冗余信息答案：C第II卷（非選擇題，共70分）w11.簡(jiǎn)答題（共20分）（總共2題，每題10分）（1）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的定義和主要任務(wù)。（2）請(qǐng)說明K-Means算法的優(yōu)缺點(diǎn)。w12.論述題（共20分）（總共1題，每題20分）闡述支持向量機(jī)在處理線性可分和線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)的原理及方法。w13.算法設(shè)計(jì)題（共15分）（總共1題，每題15分）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的決策樹算法來對(duì)給定的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，數(shù)據(jù)包含多個(gè)屬性和對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽。要求說明算法的基本步驟和如何選擇劃分屬性。w14.案例分析題（共15分）（總共1題，每題15分）某電商平臺(tái)收集了大量用戶的購買行為數(shù)據(jù)，包括購買時(shí)間、購買商品種類、購買金額等。請(qǐng)分析如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來發(fā)現(xiàn)用戶的購買模式和偏好，以提高平臺(tái)的銷售策略。材料：用戶購買行為數(shù)據(jù)記錄如下：用戶A在周一購買了洗發(fā)水和沐浴露，花費(fèi)200元；用戶B在周二購買了手機(jī)，花費(fèi)5000元；用戶C在周三購買了書籍和文具，花費(fèi)100元等。w15.綜合應(yīng)用題（共20分）（總共1題，每題20分）給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)特征屬性和一個(gè)目標(biāo)變量。請(qǐng)運(yùn)用所學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，選擇合適的算法進(jìn)行模型構(gòu)建，并對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。材料：數(shù)據(jù)集包含學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間、作業(yè)完成情況、考試成績(jī)等特征，目標(biāo)變量是是否能通過考試。答案：w（11）.（1）數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)、預(yù)測(cè)等。（2）優(yōu)點(diǎn)：算法簡(jiǎn)單快速，對(duì)處理大數(shù)據(jù)集有較高的效率；對(duì)給定的簇?cái)?shù)K，算法收斂速度快。缺點(diǎn)：K值需要事先給定，選擇不當(dāng)會(huì)影響聚類效果；對(duì)初始聚類中心敏感，不同的初始值可能導(dǎo)致不同的聚類結(jié)果；只能發(fā)現(xiàn)球形的簇，對(duì)于非球形的簇效果較差。w（12）.對(duì)于線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，支持向量機(jī)的原理是找到一個(gè)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)完全分開，并且使間隔最大化。通過求解優(yōu)化問題得到支持向量，構(gòu)建分類模型。對(duì)于線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)，引入核函數(shù)，將低維空間的數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其變得線性可分，然后再按照線性可分的方法進(jìn)行處理。常用的核函數(shù)有線性核、多項(xiàng)式核、高斯核等。w（13）.決策樹算法基本步驟：首先選擇一個(gè)屬性作為根節(jié)點(diǎn)，根據(jù)該屬性的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集；然后對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述過程，直到子集中的數(shù)據(jù)屬于同一類別或者滿足停止條件。選擇劃分屬性時(shí)，可以計(jì)算信息增益、信息增益率或基尼指數(shù)等指標(biāo)來衡量每個(gè)屬性的劃分能力，選擇指標(biāo)值最大的屬性作為劃分屬性。w（14）.可以運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法來發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出頻繁出現(xiàn)的商品組合，即購買模式。通過分析用戶的購買時(shí)間，可以發(fā)現(xiàn)不同時(shí)間段的購買偏好。結(jié)合購買金額，區(qū)分出高消費(fèi)用戶群體，針對(duì)這些群體制定個(gè)性化的推薦策略和促銷活動(dòng)，以提高銷售。w（15）.可以選擇決策樹算法進(jìn)行模型構(gòu)建。首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、