2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘綜合測(cè)試題

（考試時(shí)間：90分鐘滿(mǎn)分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題，共30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類(lèi)算法？（）A.決策樹(shù)算法B.支持向量機(jī)算法C.聚類(lèi)算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，用于評(píng)估分類(lèi)模型性能的指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的說(shuō)法，正確的是（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系B.頻繁項(xiàng)集是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基礎(chǔ)C.支持度越高的關(guān)聯(lián)規(guī)則越有價(jià)值D.置信度為1的關(guān)聯(lián)規(guī)則一定是強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則4.數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的目的不包括（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可理解性D.增加數(shù)據(jù)的維度5.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可以用于預(yù)測(cè)客戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某產(chǎn)品？（）A.聚類(lèi)分析B.異常檢測(cè)C.回歸分析D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘6.在數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)時(shí)常用的方法是（）A.降維B.升維C.數(shù)據(jù)離散化D.數(shù)據(jù)規(guī)范化第II卷（非選擇題，共70分）（一）填空題（共10分）答題要求：本大題共5個(gè)空，每空2分。請(qǐng)將答案填在題中的橫線(xiàn)上。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、______和異常檢測(cè)等。2.決策樹(shù)算法中，用于劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的屬性稱(chēng)為_(kāi)_____。3.支持向量機(jī)算法的核心思想是找到一個(gè)最優(yōu)的______，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)分開(kāi)。4.在聚類(lèi)算法中，常用的距離度量方法有歐氏距離、______和曼哈頓距離等。5.數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化的方法有等寬離散化、______和基于聚類(lèi)的離散化等。（二）簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：本大題共2題，每題10分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題。1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘中分類(lèi)算法的基本步驟。2.請(qǐng)說(shuō)明關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度和置信度的含義，并舉例說(shuō)明。（三）算法設(shè)計(jì)題（共20分）答題要求：本大題共1題，20分。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘算法，如決策樹(shù)算法或聚類(lèi)算法，并簡(jiǎn)要描述其實(shí)現(xiàn)步驟。（四）案例分析題（共15分）答題材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)，包括購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品、購(gòu)買(mǎi)金額等。現(xiàn)在需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。答題要求：本大題共3小題，每題各5分。請(qǐng)根據(jù)上述材料回答以下問(wèn)題。1.請(qǐng)?zhí)岢鲆环N適合該場(chǎng)景的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，并說(shuō)明理由。2.假設(shè)使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，如何確定頻繁項(xiàng)集和強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則？3.對(duì)于挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如何應(yīng)用于精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)？（五）綜合應(yīng)用題（共5分）答題材料：有一組數(shù)據(jù)如下：（1,2,3），（4,5,6），（7,8,9），（10,11,12）。答題要求：本大題共1題，5分。請(qǐng)使用聚類(lèi)算法對(duì)這組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，并說(shuō)明聚類(lèi)結(jié)果和聚類(lèi)方法。答案：第I卷：1.C2.D3.B4.D5.C6.A第II卷：（一）1.回歸分析2.分裂屬性3.超平面4.余弦距離5.等頻離散化（二）1.分類(lèi)算法基本步驟：數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、集成、變換等；選擇合適的分類(lèi)算法；訓(xùn)練分類(lèi)模型；評(píng)估分類(lèi)模型性能；使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。2.支持度是指某個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，反映了該項(xiàng)集的普遍程度。置信度是指在包含某個(gè)項(xiàng)集的事務(wù)中，同時(shí)包含另一個(gè)項(xiàng)集的概率，反映了規(guī)則的可靠性。例如，{啤酒，尿布}的支持度為0.1，表示10%的事務(wù)中同時(shí)出現(xiàn)啤酒和尿布；置信度為0.8，表示在購(gòu)買(mǎi)啤酒的顧客中，80%的人也購(gòu)買(mǎi)尿布。（三）以決策樹(shù)算法為例：實(shí)現(xiàn)步驟：首先選擇一個(gè)分裂屬性，根據(jù)該屬性將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集；對(duì)每個(gè)子集重復(fù)上述步驟，直到滿(mǎn)足停止條件，如子集內(nèi)數(shù)據(jù)屬于同一類(lèi)或達(dá)到最大深度等；最終生成一棵決策樹(shù)。（四）1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。理由：可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，比如哪些商品經(jīng)常一起被購(gòu)買(mǎi)，從而進(jìn)行商品推薦等精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。2.通過(guò)設(shè)定支持度閾值，找出支持度大于閾值的項(xiàng)集作為頻繁項(xiàng)集；對(duì)于頻繁項(xiàng)集，計(jì)算其置信度，篩選出置信度大于設(shè)定閾值的規(guī)則作為強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。3.根據(jù)挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以將相關(guān)商品進(jìn)行組合推薦給用戶(hù)，或者針對(duì)購(gòu)買(mǎi)了某些商品的用戶(hù)推送可能感興趣的其他關(guān)聯(lián)商品的廣告等。（五）可以使用K-Means聚類(lèi)算法。假設(shè)K=2，計(jì)算各點(diǎn)到質(zhì)心的距離，不斷迭代更新質(zhì)心位置。聚類(lèi)結(jié)果可能為{(1,2,3),(4,5,6)}為一類(lèi)，{(7