2025年大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（挖掘算法應(yīng)用）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30分）答題要求：本題共10小題，每小題3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.以下哪種算法常用于處理分類問題且基于信息增益來選擇特征？A.決策樹算法B.支持向量機算法C.樸素貝葉斯算法D.K近鄰算法2.在K均值聚類算法中，關(guān)于K值的選擇，以下說法正確的是？A.K值越大越好B.K值越小越好C.需要根據(jù)數(shù)據(jù)的實際分布和聚類效果來確定D.隨意選擇一個值即可3.以下哪個不是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的衡量指標(biāo)？A.支持度B.置信度C.提升度D.準(zhǔn)確率4.對于線性回歸模型，其目標(biāo)是？A.找到一條直線使得所有樣本點都在直線上B.找到一條直線使得樣本點到直線的距離之和最小C.找到一條直線使得樣本點到直線的距離平方和最小D.找到一條直線使得樣本點到直線的垂直距離平方和最小5.以下哪種算法適合處理高維數(shù)據(jù)且能有效降低數(shù)據(jù)維度？A.主成分分析算法B.聚類算法C.分類算法D.回歸算法6.在決策樹算法中，當(dāng)構(gòu)建決策樹時，選擇劃分屬性的依據(jù)是？A.使得劃分后的信息熵最大B.使得劃分后的信息熵最小C.隨機選擇屬性D.選擇取值最多的屬性7.支持向量機算法中，核函數(shù)的作用是？A.對數(shù)據(jù)進行分類B.將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間進行分類C.計算數(shù)據(jù)的相似度D.進行數(shù)據(jù)的降維8.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.聚類算法B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法C.決策樹算法D.主成分分析算法9.在樸素貝葉斯算法中，假設(shè)特征之間是？A.相互獨立的B.相互關(guān)聯(lián)的C.部分獨立部分關(guān)聯(lián)D.沒有關(guān)系10.對于K近鄰算法，K值的選擇對分類結(jié)果的影響是？A.K值越大，分類越準(zhǔn)確B.K值越小，分類越準(zhǔn)確C.K值適中時分類效果較好D.K值對分類結(jié)果沒有影響第II卷（非選擇題共70分）11.（10分）簡述決策樹算法的基本原理，并說明其在處理數(shù)據(jù)時的優(yōu)點和缺點。12.（15分）請詳細(xì)闡述K均值聚類算法的步驟，并說明在實際應(yīng)用中如何評估聚類效果。13.（15分）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度、置信度和提升度的含義分別是什么？請舉例說明如何利用這些指標(biāo)來分析關(guān)聯(lián)規(guī)則。14.（15分）材料：在一個電商平臺上，收集了大量用戶的購買記錄，包括商品名稱、購買時間、購買數(shù)量等信息?，F(xiàn)在要分析用戶購買行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則。問題：請描述如何運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法來分析這些數(shù)據(jù)，找出用戶購買商品之間的潛在關(guān)聯(lián)。15.（15分）材料：有一組關(guān)于房價的數(shù)據(jù)，包含房屋面積、房齡、周邊配套設(shè)施等特征，以及對應(yīng)的房價。問題：請說明如何使用線性回歸算法建立房價預(yù)測模型，并解釋模型評估指標(biāo)（如均方誤差等）的意義。答案：1.A2.C3.D4.C5.A6.B7.B8.C9.A10.C11.決策樹算法基本原理：它是基于樹結(jié)構(gòu)進行決策的，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)點是類別或值。優(yōu)點：簡單直觀，易于理解和解釋；不需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；能夠處理數(shù)值型和分類型數(shù)據(jù)。缺點：容易過擬合；對數(shù)據(jù)的噪聲敏感；在處理高維數(shù)據(jù)時效果可能不佳。12.K均值聚類算法步驟：首先隨機選擇K個聚類中心；然后計算每個樣本到聚類中心的距離，將樣本分配到最近的聚類中心；接著重新計算每個聚類的中心；重復(fù)上述步驟直到聚類中心不再變化。評估聚類效果的方法：可以通過計算簇內(nèi)距離（如歐氏距離）的總和，值越小聚類效果越好；也可以使用輪廓系數(shù)，其值越接近1聚類效果越好。13.支持度表示項集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度是在包含A的事務(wù)中同時包含B的比例；提升度是置信度與A和B單獨出現(xiàn)概率乘積的比值。例如，在超市購物數(shù)據(jù)中，若支持度高的規(guī)則“啤酒→尿布”，說明二者同時購買的情況頻繁；置信度高表示買啤酒的人很可能買尿布；提升度高則表明二者關(guān)聯(lián)顯著，比單獨購買更有價值。1分析這些數(shù)據(jù)運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的步驟：首先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換等。然后設(shè)置支持度和置信度閾值。接著使用Apriori算法等挖掘頻繁項集，再基于頻繁項集生成關(guān)聯(lián)規(guī)則。最后對生成的規(guī)則進行評估和篩選，找出有價值的用戶購買商品之間的潛在關(guān)聯(lián)。15.使用線性回歸算法建立房價