2025年大學(xué)醫(yī)學(xué)信息工程（醫(yī)學(xué)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、單項選擇題（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醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.樸素貝葉斯算法2.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括（）。A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)維度C.去除噪聲數(shù)據(jù)D.增加數(shù)據(jù)量3.對于醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘，常用的特征提取方法不包括（）。A.紋理特征提取B.形狀特征提取C.顏色特征提取D.時間序列特征提取4.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，評估模型性能的常用指標不包括（）。A.準確率B.召回率C.F1值D.相關(guān)系數(shù)5.以下關(guān)于聚類算法在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，說法錯誤的是（）。A.可用于疾病分類B.能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式C.聚類結(jié)果不依賴于初始值D.常用于分析疾病的亞型6.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法不包括（）。A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類算法參數(shù)D.增加噪聲數(shù)據(jù)7.醫(yī)學(xué)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.疾病之間的因果關(guān)系B.癥狀與疾病的關(guān)聯(lián)C.基因與疾病的關(guān)聯(lián)D.以上都是8.對于時間序列醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，常用的算法不包括（）。A.隱馬爾可夫模型B.動態(tài)時間規(guī)整C.主成分分析D.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)9.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的目的不包括（）。A.提高模型性能B.減少計算量C.增加模型復(fù)雜度D.避免過擬合10.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘的常見數(shù)據(jù)來源？（）A.電子病歷數(shù)據(jù)B.醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)C.社交媒體數(shù)據(jù)D.臨床檢驗數(shù)據(jù)二、多項選擇題（總共5題，每題5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.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括（）。A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)歸約2.以下哪些算法屬于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法？（）A.K均值算法B.DBSCAN算法C.層次聚類算法D.C4.5算法3.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，評估分類模型性能的指標有（）。A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)的方法有（）。A.主成分分析B.奇異值分解C.特征選擇D.數(shù)據(jù)離散化5.以下哪些屬于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的度量指標？（）A.支持度B.置信度C.提升度D.相關(guān)度三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，對的打√，錯的打×）1.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，不能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。（）2.分類算法的目的是將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中。（）3.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，模型的準確率越高，性能就越好。（）4.聚類算法不需要預(yù)先指定類別標簽。（）5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度高的規(guī)則一定是強規(guī)則。（）6.數(shù)據(jù)預(yù)處理是醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中可有可無的步驟。（）7.醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇只能選擇數(shù)值型特征。（）8.對于不平衡數(shù)據(jù)集，過采樣和欠采樣都可能會導(dǎo)致信息丟失。（）9.醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)挖掘中，特征提取的結(jié)果不影響后續(xù)的分析。（）10.時間序列醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘主要關(guān)注數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要內(nèi)容和意義。2.舉例說明醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的應(yīng)用場景，并闡述其工作原理。3.在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中，如何評估聚類算法的性能？請簡要說明常用的評估指標和方法。五、綜合題（總共2題，每題15分，請結(jié)合所學(xué)知識綜合分析問題）1.假設(shè)你要進行一項關(guān)于某種疾病診斷的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究。現(xiàn)有一批患者的電子病歷數(shù)據(jù)，包含患者的基本信息、癥狀表現(xiàn)、檢查結(jié)果等。請描述你將如何進行數(shù)據(jù)挖掘分析，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇合適的算法、評估模型性能等步驟。2.隨著醫(yī)學(xué)技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)量不斷增加且類型多樣。請分析醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)以及應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的策略。答案一、單項選擇題1.C2.D3.D4.D5.C6.D7.D8.C9.C10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC三、判斷題1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.×8.√9.×10.√四、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲、缺失值處理等）、數(shù)據(jù)集成（合并多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如歸一化等）、數(shù)據(jù)歸約（減少數(shù)據(jù)量）。意義在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少數(shù)據(jù)維度，提升挖掘效率和模型準確性。2.分類算法應(yīng)用場景如疾病診斷。工作原理：以決策樹算法為例，它通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)中特征的不斷劃分，構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)，每個內(nèi)部節(jié)點是一個屬性上的測試，分支是測試輸出，葉節(jié)點是類別或類別分布，最終根據(jù)輸入數(shù)據(jù)在決策樹上的路徑確定所屬類別。3.評估指標：輪廓系數(shù)，衡量聚類緊湊性和分離性；Calinski-Harabasz指數(shù)，評估聚類結(jié)果與數(shù)據(jù)分布的契合度。方法：通過與已知類別數(shù)據(jù)對比（若有），或者多次運行算法觀察指標穩(wěn)定性來評估。五、綜合題1.首先對電子病歷數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，填補缺失值，去除異常數(shù)據(jù)。然后進行特征選擇，選取與疾病診斷相關(guān)性高的特征。選擇樸素貝葉斯算法進行分類。將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練模型后用測試集評估性能，通過準確率、召回率等指標判斷模型效果，不