2025年大學（數(shù)據科學與大數(shù)據技術）數(shù)據挖掘綜合測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共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.以下哪種算法不屬于數(shù)據挖掘中的分類算法？（）A.決策樹算法B.K近鄰算法C.支持向量機算法D.關聯(lián)規(guī)則算法2.在數(shù)據挖掘中，數(shù)據預處理不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據清理B.數(shù)據集成C.數(shù)據分類D.數(shù)據變換3.對于頻繁項集挖掘，以下說法正確的是（）A.頻繁項集的支持度一定大于最小支持度閾值B.頻繁項集的置信度一定大于最小置信度閾值C.頻繁項集的提升度一定大于1D.以上說法都不對4.數(shù)據挖掘中，聚類算法的主要目的是（）A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的模式和規(guī)律B.對數(shù)據進行分類C.將數(shù)據對象劃分為不同的組D.預測數(shù)據的趨勢5.以下哪個指標不是用于評估分類模型的性能？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差6.在數(shù)據挖掘中，處理高維數(shù)據時常用的方法是（）A.降維B.增加數(shù)據維度C.直接忽略高維特征D.不做任何處理7.以下哪種數(shù)據挖掘任務可以用于預測客戶是否會購買某產品？（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.聚類分析C.分類算法D.頻繁項集挖掘8.數(shù)據挖掘中，監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的主要區(qū)別在于（）A.是否有標注數(shù)據B.算法的復雜度C.處理的數(shù)據規(guī)模D.應用的領域9.對于決策樹算法，以下說法錯誤的是（）A.決策樹的每個內部節(jié)點都是一個屬性上的測試B.決策樹的葉節(jié)點是類別標簽C.決策樹的構建過程是一個遞歸的過程D.決策樹算法只適用于數(shù)值型數(shù)據10.在數(shù)據挖掘中，以下哪種算法常用于處理文本數(shù)據？（）A.樸素貝葉斯算法B.K均值算法C.支持向量機算法D.決策樹算法第II卷（非選擇題共70分）（總共4題，每題10分，答題要求）1.請簡要闡述數(shù)據挖掘的定義和主要任務。2.簡述關聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念，并說明支持度、置信度和提升度的含義。（總共2題，每題15分，答題要求）3.給定以下數(shù)據集：|ID|屬性1|屬性2|類別||---|---|---|---||1|1|2|A||2|2|3|A||3|3|4|B||4|4|5|B||5|5|6|A|請使用決策樹算法構建決策樹，并說明構建過程。4.閱讀以下材料：在電商領域，數(shù)據挖掘技術被廣泛應用。通過對大量用戶購買行為數(shù)據的挖掘分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶的購買偏好、潛在需求等。例如，某電商平臺通過分析用戶購買歷史數(shù)據，發(fā)現(xiàn)購買了手機的用戶中有很大比例會同時購買手機殼和耳機?；诖税l(fā)現(xiàn)，平臺可以針對性地進行商品推薦，提高用戶的購買轉化率。問題：請分析上述材料中數(shù)據挖掘技術在電商領域的應用，并說明其帶來的好處。答案：第I卷答案：1.D2.C3.A4.C5.D6.A7.C8.A9.D10.A第II卷答案：1.數(shù)據挖掘是從大量數(shù)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(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測、趨勢分析等。2.關聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據中項集之間的關聯(lián)關系。支持度表示項集在數(shù)據集中出現(xiàn)的頻率；置信度表示在包含前項的情況下，包含后項的概率；提升度表示關聯(lián)規(guī)則的實際出現(xiàn)頻率與期望出現(xiàn)頻率的比值。3.首先計算信息增益，選擇信息增益最大的屬性作為根節(jié)點。然后根據該屬性的不同取值將數(shù)據集劃分，對每個子數(shù)據集重復上述過程，直到所有子數(shù)據集都屬于同一類別或滿足停止條件。構建出的決策樹如：根節(jié)點為屬性1，若屬性1取值為1或2，子節(jié)點類別為A；若屬性1取值為3、4或5，子節(jié)點再根據屬性2進一步劃分。4.應用：通過挖