2025年高職（大數(shù)據(jù)分析技術）數(shù)據(jù)挖掘算法綜合測試題

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題，共30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。在每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種算法不屬于分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.K近鄰算法D.聚類算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)之間的因果關系B.數(shù)據(jù)之間的相似性C.數(shù)據(jù)之間的頻繁模式D.數(shù)據(jù)之間的差異性3.決策樹算法中，用于選擇最佳劃分屬性的指標通常是（）。A.信息增益B.均方誤差C.余弦相似度D.歐氏距離4.支持向量機算法的核心思想是（）。A.尋找最大間隔超平面B.最小化損失函數(shù)C.聚類數(shù)據(jù)D.降維5.以下關于K近鄰算法的說法，錯誤的是（）。A.K值的選擇對算法性能有影響B(tài).適用于高維數(shù)據(jù)C.計算復雜度較高D.可以用于分類和回歸任務6.數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)預處理不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.模型評估D.數(shù)據(jù)變換第II卷（非選擇題，共70分）7.（10分）簡述數(shù)據(jù)挖掘的定義和主要任務。8.（15分）請詳細說明決策樹算法的構建過程。9.（15分）支持向量機算法在處理線性不可分數(shù)據(jù)時，通常采用什么方法？請簡要闡述。材料：在某電商平臺的用戶購買行為數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)購買了商品A的用戶中有80%也購買了商品B，購買商品B的用戶中有60%也購買了商品C。10.（20分）請根據(jù)上述材料，利用關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，計算商品A、B、C之間的關聯(lián)規(guī)則，并分析其支持度、置信度和提升度。材料：有一組關于學生成績的數(shù)據(jù)，包括數(shù)學、語文、英語成績，以及是否通過考試。已知部分數(shù)據(jù)如下：學生1：數(shù)學85分，語文78分，英語82分，通過考試；學生2：數(shù)學72分，語文65分，英語70分，未通過考試等。11.（20分）請使用決策樹算法對這組數(shù)據(jù)進行分析，構建決策樹模型，以預測學生是否能通過考試，并說明決策樹中每個節(jié)點的劃分依據(jù)。答案：1.D2.C3.A4.A5.B6.C7.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)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(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測、預測等。8.決策樹算法構建過程：首先選擇一個屬性作為根節(jié)點，根據(jù)該屬性對數(shù)據(jù)集進行劃分，使得劃分后的子集在類標記上盡可能純凈。然后對每個子集重復上述過程，直到滿足停止條件，如所有子集都屬于同一類或子集為空等。9.支持向量機算法處理線性不可分數(shù)據(jù)時，通常采用核函數(shù)方法。通過將低維空間的數(shù)據(jù)映射到高維空間，使得原本線性不可分的數(shù)據(jù)變得線性可分，從而能夠找到最大間隔超平面進行分類。10.關聯(lián)規(guī)則：A→B，支持度80%，置信度80%，提升度1.33；B→C，支持度60%，置信度60%，提升度1.2。分析：A→B表示購買A的用戶中80%也購買B，支持度反映了規(guī)則出現(xiàn)的頻率，置信度表示在購買A的條件下購買B的概率，提升度大于1說明A和B之間存在關聯(lián)。同理分析B→C。11.決策樹構建：以數(shù)學成績?yōu)槔?，若?shù)學成績大于等于80分作為一個分支，小于80分作為另一個分支。對于大于80分的分支，再