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）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.K近鄰算法D.聚類算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評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3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度的含義分別是（）A.支持度是指規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，置信度是指規(guī)則成立的概率B.支持度是指規(guī)則成立的概率，置信度是指規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率C.支持度是指規(guī)則前項和后項同時出現(xiàn)的頻率，置信度是指規(guī)則成立的概率D.支持度是指規(guī)則成立的概率，置信度是指規(guī)則前項和后項同時出現(xiàn)的頻率4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法錯誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗主要是處理缺失值、異常值等B.數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源合并成一個數(shù)據(jù)集C.數(shù)據(jù)歸約是對數(shù)據(jù)進行壓縮，減少數(shù)據(jù)量D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將數(shù)據(jù)的格式進行轉(zhuǎn)換，不改變數(shù)據(jù)內(nèi)容5.決策樹算法中，選擇最優(yōu)劃分屬性的依據(jù)是（）A.信息增益B.信息增益率C.基尼指數(shù)D.以上都是6.支持向量機的核心思想是（）A.找到一個超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開B.找到一個最小化的分類誤差C.找到一個最大間隔的超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開D.找到一個最大化的分類準(zhǔn)確率7.在聚類算法中，K-Means算法的主要步驟不包括（）A.隨機選擇K個聚類中心B.計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離C.合并距離最近的聚類D.更新聚類中心8.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可以用于預(yù)測客戶是否會購買某種產(chǎn)品？（）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測9.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法不包括（）A.基于信息增益的方法B.基于方差的方法C.基于模型的方法D.基于距離的方法10.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用說法正確的是（）A.深度學(xué)習(xí)只能用于圖像識別B.深度學(xué)習(xí)不需要大量的數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)可以自動提取數(shù)據(jù)的特征D.深度學(xué)習(xí)算法簡單，容易理解二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪些算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法D.支持向量機2.在數(shù)據(jù)挖掘中，常用的評估回歸模型性能的指標(biāo)有（）A.均方誤差B.平均絕對誤差C.決定系數(shù)D.準(zhǔn)確率3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度的含義是（）A.提升度大于1表示規(guī)則有意義B.提升度小于1表示規(guī)則有意義C.提升度是指規(guī)則的置信度與期望置信度的比值D.提升度是指規(guī)則的支持度與期望支持度的比值4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘流程的說法正確的是（）A.數(shù)據(jù)挖掘流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇與訓(xùn)練、模型評估與優(yōu)化等步驟B.數(shù)據(jù)挖掘流程是固定不變的，不能根據(jù)實際情況調(diào)整C.數(shù)據(jù)挖掘流程中，模型評估與優(yōu)化是可選步驟D.數(shù)據(jù)挖掘流程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的一步5.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘中常用的特征工程方法？（）A.特征提取B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.特征轉(zhuǎn)換三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。（）2.有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法需要有標(biāo)記的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。（）3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度越高的規(guī)則越有意義。（）4.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，以便更好地進行數(shù)據(jù)挖掘。（）5.決策樹算法只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）6.支持向量機可以處理非線性可分的數(shù)據(jù)。（）7.在聚類算法中，K值的選擇是固定的，不需要根據(jù)數(shù)據(jù)情況調(diào)整。（）8.分類算法可以用于預(yù)測連續(xù)型變量的值。（）9.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇是為了減少數(shù)據(jù)維度，提高模型性能。（）10.深度學(xué)習(xí)是一種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)有哪些？2.說明決策樹算法的基本原理和構(gòu)建過程。3.解釋支持向量機中核函數(shù)的作用。五、綜合題（總共2題，每題15分，請結(jié)合所學(xué)知識，綜合分析并解答問題）1.給定一個數(shù)據(jù)集，包含客戶的年齡、性別、收入、購買記錄等信息，要求構(gòu)建一個分類模型來預(yù)測客戶是否會購買某種產(chǎn)品。請描述你會采用的步驟和方法。2.假設(shè)你正在進行一個電商平臺的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析用戶購買商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。請說明你會如何進行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘以及結(jié)果分析。答案一、選擇題1.D2.D3.A4.D5.D6.C7.C8.A9.D10.C二、多項選擇題1.BC2.ABC3.AC4.AD5.ABCD三、判斷題1.√2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.×四、簡答題1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、異常檢測等。分類用于預(yù)測數(shù)據(jù)的類別；聚類將數(shù)據(jù)分成不同的簇；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；回歸分析預(yù)測數(shù)值型變量的值；異常檢測找出數(shù)據(jù)中的異常點。2.決策樹算法的基本原理是基于信息熵或基尼指數(shù)等指標(biāo)，選擇最優(yōu)的屬性對數(shù)據(jù)集進行劃分，使得劃分后的子集純度更高。構(gòu)建過程包括：選擇根節(jié)點屬性，對數(shù)據(jù)集進行劃分，遞歸構(gòu)建子樹，直到滿足停止條件，如所有子集屬于同一類或沒有可劃分的屬性等。3.核函數(shù)在支持向量機中的作用是將低維空間中的線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)映射到高維空間，使其在高維空間中變得線性可分。通過核函數(shù)，不需要顯式地計算高維空間中的特征向量，而是直接計算核函數(shù)值，大大減少了計算量。常用的核函數(shù)有線性核、多項式核、高斯核等。五、綜合題1.步驟和方法如下：首先進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清洗缺失值、異常值，對數(shù)據(jù)進行編碼等。然后選擇合適的分類算法，如決策樹、支持向量機等。使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)。接著用測試數(shù)據(jù)評估模型性能，如準(zhǔn)確率、召回率等。最后根據(jù)評估結(jié)果對模型進行優(yōu)化，直到達到滿意的性能。2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集電商平臺的用戶購買記錄數(shù)據(jù)，進行清洗和預(yù)處理，包括處理缺失值、