2025年高職（大數(shù)據(jù)應用技術）數(shù)據(jù)挖掘?qū)崉站C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。請將正確答案的序號填在題后的括號內(nèi)。1.數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于分類任務？（）A.K-Means算法B.Apriori算法C.決策樹算法D.主成分分析算法2.在數(shù)據(jù)挖掘流程中，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)轉(zhuǎn)換3.以下關于關聯(lián)規(guī)則挖掘的說法，正確的是（）A.支持度越高的規(guī)則越有價值B.置信度反映了規(guī)則的可靠性C.提升度小于1表示規(guī)則有意義D.頻繁項集一定能生成強關聯(lián)規(guī)則4.對于連續(xù)型數(shù)據(jù)的離散化，常用的方法不包括（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.線性回歸離散化5.數(shù)據(jù)挖掘中，處理缺失值的方法有（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充C.用中位數(shù)填充D.以上都是6.以下哪種算法是無監(jiān)督學習算法？（）A.支持向量機B.樸素貝葉斯C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.層次聚類算法7.在分類算法中，決策樹的構(gòu)建依據(jù)是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B8.數(shù)據(jù)挖掘的目標不包括（）A.預測趨勢和行為B.發(fā)現(xiàn)隱藏模式C.驗證已知理論D.提高決策質(zhì)量9.對于文本數(shù)據(jù)挖掘，常用的技術有（）A.詞法分析B.句法分析C.情感分析D.以上都是10.以下關于聚類算法的說法，錯誤的是（）A.K-Means算法對初始聚類中心敏感B.DBSCAN算法能發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇C.層次聚類算法不能指定聚類簇數(shù)D.譜聚類算法常用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)11.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.以上都是12.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合用數(shù)據(jù)挖掘技術處理？（）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.靜態(tài)數(shù)據(jù)13.在數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的目的是（）A.減少數(shù)據(jù)維度B.提高模型性能C.降低計算復雜度D.以上都是14.以下關于支持向量機的說法，正確的是（）A.可以用于線性和非線性分類B.核函數(shù)用于將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間C.找到的分類超平面最大化間隔D.以上都是15.數(shù)據(jù)挖掘中，時間序列分析主要用于（）A.預測未來趨勢B.發(fā)現(xiàn)周期性規(guī)律C.分析數(shù)據(jù)變化模式D.以上都是16.對于大數(shù)據(jù)集的處理，數(shù)據(jù)挖掘算法需要具備的特性不包括（）A.高效性B.可擴展性C.準確性D.復雜性17.以下哪種算法常用于數(shù)據(jù)降維？（）A.奇異值分解B.主成分分析C.因子分析D.以上都是18.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)可視化的作用是（）A.直觀展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式C.輔助分析決策D.以上都是19.以下關于樸素貝葉斯分類器的說法，錯誤的是（）A.基于貝葉斯定理B.假設特征之間相互獨立C.對連續(xù)型數(shù)據(jù)處理能力強D.常用于文本分類等任務20.數(shù)據(jù)挖掘的應用領域不包括（）A.金融領域B.醫(yī)療領域C.教育領域D.娛樂領域第II卷（非選擇題，共60分）21.（8分）簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要任務，并各舉一個應用實例。22.（12分）請詳細說明K-Means算法的原理及步驟。23.（12分）給定以下數(shù)據(jù)集：|ID|屬性1|屬性2|類別||---|---|---|---||1|3|4|A||2|5|2|A||3|2|6|A||4|7|1|A||5|4|5|A||6|8|3|A||7|6|7|A||8|1|8|A||9|9|2|A||10|3|9|A||11|5|6|A||12|7|4|A||13|2|8|A||14|6|1|A||15|8|5|A||16|4|7|A||17|1|9|A||18|9|3|A||19|3|6|A||20|5|8|A|請使用K-Means算法，將這些數(shù)據(jù)分為3個簇。假設初始聚類中心為(3,4),(7,1),(2,8)。（要求寫出詳細計算過程）24.（14分）材料：在某電商平臺的銷售數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)購買手機的用戶往往也會購買手機殼。通過數(shù)據(jù)挖掘技術，希望進一步分析這種關聯(lián)關系，并挖掘出更多有價值的關聯(lián)規(guī)則，以用于精準營銷。問題：（1）請簡述關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念和相關指標。（2）針對上述材料中的電商銷售數(shù)據(jù)，請設計一個關聯(lián)規(guī)則挖掘的流程，并說明每一步的目的和方法。2.（14分）材料：某醫(yī)院收集了患者的一系列醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括癥狀、診斷結(jié)果、治療方法等，希望通過數(shù)據(jù)挖掘技術輔助醫(yī)生進行疾病診斷和治療方案推薦。問題：（1）請說明在這種醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘場景中，可能用到的分類算法及其特點。（2）假設要構(gòu)建一個預測某種疾病的分類模型，簡述如何進行數(shù)據(jù)預處理、模型選擇與評估。答案：1.C2.C3.B4.D5.D6.D7.D8.C9.D10.C11.D12.D13.D14.D15.D16.D17.D18.D19.C20.D21.數(shù)據(jù)挖掘主要任務及實例：分類，如預測客戶是否會購買產(chǎn)品；聚類，如將客戶按消費習慣聚類；關聯(lián)規(guī)則挖掘，如超市中商品的關聯(lián)購買關系；異常檢測，如信用卡欺詐檢測；趨勢分析，如股票價格走勢預測。22.K-Means算法原理：通過迭代將數(shù)據(jù)點劃分到K個簇中，使簇內(nèi)數(shù)據(jù)點相似度高，簇間相似度低。步驟：初始化K個聚類中心；計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，劃分到最近簇；重新計算簇中心；重復步驟2和3直到收斂。23.計算過程：第一次迭代，計算各數(shù)據(jù)點到初始聚類中心的距離，劃分到最近簇，重新計算簇中心；第二次迭代，重復上述步驟，直到收斂，最終得到分為3個簇的結(jié)果。24.（1）關聯(lián)規(guī)則挖掘概念：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中項集之間的關聯(lián)關系。指標：支持度、置信度、提升度。（2）流程：數(shù)據(jù)預處理，清理和集成數(shù)據(jù)；生成頻繁項集，用Apriori算法等；生成