2025年高職（大數據技術）數據挖掘基礎階段測試題及答案

（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：本卷共20小題，每小題2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。1.數據挖掘中的數據預處理不包括以下哪項？A.數據清洗B.數據集成C.數據加密D.數據變換2.以下哪種算法不屬于分類算法？A.決策樹B.支持向量機C.K-MeansD.樸素貝葉斯3.數據挖掘的主要任務不包括A.分類B.聚類C.數據可視化D.關聯規(guī)則挖掘4.關于頻繁項集，以下說法正確的是A.支持度小于最小支持度的項集是頻繁項集B.頻繁項集的所有子集都是頻繁項集C.頻繁項集是出現次數最多的項集D.頻繁項集是滿足最小支持度閾值的項集5.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標通常是A.信息增益B.均方誤差C.相關系數D.余弦相似度6.支持向量機的核心思想是A.尋找最大間隔超平面B.最小化誤差平方和C.最大化類內距離D.最小化類間距離7.以下哪種數據類型不適合作為數據挖掘的輸入？A.結構化數據B.半結構化數據C.非結構化數據D.動態(tài)數據8.在聚類算法中，K-Means算法的K表示A.聚類的類別數B.迭代的次數C.數據點的數量D.聚類的半徑9.關聯規(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∪B)10.數據挖掘中，數據降維的目的不包括A.減少數據存儲量B.提高算法效率C.增加數據維度D.去除噪聲數據11.以下哪種算法常用于處理文本數據的分類？A.線性回歸B.主成分分析C.隱馬爾可夫模型D.邏輯回歸12.數據挖掘中，評估模型性能的指標不包括A.準確率B.召回率C.F1值D.均方根誤差13.決策樹的構建過程中，當所有樣本屬于同一類時，會A.繼續(xù)劃分B.停止劃分C.隨機劃分D.重新采樣14.聚類算法中，DBSCAN算法能夠處理A.任意形狀的簇B.只能處理球形簇C.只能處理線性簇D.只能處理二維簇15.支持向量機中，核函數的作用是A.增加模型的復雜度B.降低模型的復雜度C.將低維數據映射到高維空間D.將高維數據映射到低維空間16.數據挖掘中，異常檢測的方法不包括A.基于統計的方法B.基于距離度量的方法C.基于密度的方法D.基于關聯規(guī)則的方法17.關于樸素貝葉斯算法，以下說法錯誤的是A.基于貝葉斯定理B.假設特征之間相互獨立C.計算復雜度高D.常用于文本分類18.在數據挖掘中，特征選擇的目的是A.增加特征數量B.減少特征數量C.提高模型的泛化能力D.降低模型的準確率19.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學習算法？A.神經網絡B.層次聚類C.密度聚類D.高斯混合模型20.數據挖掘中，模型評估的常用方法不包括A.留出法B.交叉驗證法C.自助法D.最大似然估計法第II卷（非選擇題，共60分）（一）簡答題（共20分）答題要求：簡要回答問題，每題5分。1.簡述數據挖掘的定義和主要任務。2.說明決策樹算法的基本原理和構建過程。3.解釋支持向量機中最大間隔超平面的概念。4.簡述K-Means聚類算法的步驟。（二）論述題（共15分）答題要求：詳細闡述觀點，邏輯清晰，語言通順，字數在300字左右。1.比較分類算法和聚類算法的異同點。（三）案例分析題（共15分）材料：某電商平臺收集了用戶的購買記錄，包括商品名稱、購買時間、購買金額等信息?，F要對用戶進行分類，以便提供個性化的推薦服務。答題要求：根據給定材料，回答以下問題。1.請列舉至少三種適合該場景的分類算法，并說明理由。2.如何評估分類模型的性能？（四）算法設計題（共10分）材料：假設我們有一個數據集，包含多個屬性和一個類別標簽。我們要設計一個簡單的決策樹算法來對數據進行分類。答題要求：根據材料描述，設計一個決策樹算法的大致步驟，包括如何選擇劃分屬性等。（五）綜合應用題（共20分）材料：某醫(yī)院收集了患者的病歷數據，包括癥狀、診斷結果等信息?，F要通過數據挖掘技術找出不同疾病之間的關聯規(guī)則。答題要求：根據材料，回答以下問題。1.簡述關聯規(guī)則挖掘的基本步驟。2.如何確定最小支持度和最小置信度閾值？3.假設挖掘出一條關聯規(guī)則：癥狀A→疾病B，支持度為0.2，置信度為0.8，請解釋其含義。答案：1.C2.C3.C4.D5.A6.A7.D8.A9.B10.C11.D12.D13.B14.A15.C16.D17.C18.B19.A20.D簡答題答案：1.數據挖掘是從大量數據中提取潛在的、有價值的信息和知識的過程。主要任務包括分類、聚類、關聯規(guī)則挖掘、數據降維、異常檢測等。2.決策樹算法基于信息論，通過對數據的遞歸劃分，構建一棵決策樹。構建過程包括選擇劃分屬性、劃分數據集、遞歸構建子樹等步驟。3.最大間隔超平面是支持向量機中能夠將不同類別的數據點正確分開，且間隔最大的超平面。4.K-Means算法步驟：首先隨機選擇K個聚類中心；然后計算每個數據點到聚類中心的距離，將數據點分配到最近的聚類中心；接著重新計算聚類中心；重復上述步驟，直到聚類中心穩(wěn)定。論述題答案：分類算法是有監(jiān)督學習，已知類別標簽，目標是建立分類模型預測新數據的類別。聚類算法是無監(jiān)督學習，未知類別標簽，目標是將數據分成不同的簇。相同點是都對數據進行分析處理。不同點在于有無標簽指導，應用場景不同，評估指標也有差異。案例分析題答案：1.決策樹算法：可直觀展示分類規(guī)則。樸素貝葉斯算法：計算簡單，適用于文本數據。支持向量機：能處理高維數據。理由是電商數據有類別標簽，可用于訓練分類模型，這些算法在處理類似數據時表現較好。2.可以通過準確率、召回率、F1值等指標評估分類模型性能。算法設計題答案：首先計算每個屬性的信息增益，選擇信息增益最大的屬性作為劃分屬性。然后根據該屬性的不同取值將數據集劃分為多個子集。對每個子集遞歸重復上述步驟，直到子集中所有數據屬于同一類別或滿足停止條件，