2025年大學(xué)人工智能（數(shù)據(jù)挖掘）期中測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K近鄰算法D.聚類算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)清理B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)變換3.以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的說法，錯誤的是（）A.支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率B.置信度表示在滿足前提條件下，規(guī)則成立的概率C.提升度大于1表示規(guī)則有實(shí)際價值D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能挖掘二元關(guān)系4.決策樹的構(gòu)建過程中，選擇最佳劃分屬性的依據(jù)是（）A.信息增益B.基尼指數(shù)C.均方誤差D.以上都可以5.對于K近鄰算法，K值的選擇對分類結(jié)果有重要影響，以下說法正確的是（）A.K值越大，模型越復(fù)雜，容易過擬合B.K值越小，模型越簡單，容易欠擬合C.一般通過交叉驗(yàn)證來選擇合適的K值D.K值的選擇與數(shù)據(jù)分布無關(guān)6.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，以預(yù)測未來趨勢？（）A.分類B.回歸C.聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘7.在支持向量機(jī)中，核函數(shù)的作用是（）A.將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間B.計算數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離C.確定分類超平面D.以上都不對8.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法不包括以下哪種？（）A.主成分分析B.信息增益C.決策樹剪枝D.奇異值分解9.聚類算法的目標(biāo)是（）A.將數(shù)據(jù)分成不同的組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似性高，不同組的數(shù)據(jù)相似性低B.預(yù)測數(shù)據(jù)的類別C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則D.以上都不是10.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場景，說法錯誤的是（）A.金融領(lǐng)域可用于風(fēng)險評估和客戶細(xì)分B.醫(yī)療領(lǐng)域可用于疾病診斷和藥物研發(fā)C.教育領(lǐng)域只能用于學(xué)生成績預(yù)測D.電商領(lǐng)域可用于個性化推薦和庫存管理二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法有哪些優(yōu)點(diǎn)？（）A.能夠預(yù)測未知數(shù)據(jù)的類別B.可以處理高維數(shù)據(jù)C.對數(shù)據(jù)分布要求不高D.可解釋性強(qiáng)2.以下哪些是數(shù)據(jù)挖掘中常用的評估指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度的作用是（）A衡量規(guī)則的實(shí)際價值B.比較規(guī)則的支持度和置信度C.評估規(guī)則是否比隨機(jī)猜測更有效D.確定規(guī)則的前提條件4.決策樹的剪枝策略包括（）A.預(yù)剪枝B.后剪枝C.深度優(yōu)先剪枝D.廣度優(yōu)先剪枝5.以下哪些方法可以用于處理數(shù)據(jù)挖掘中的缺失值？（）A.填充缺失值B.刪除含有缺失值的記錄C.使用模型預(yù)測缺失值D.忽略缺失值三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷以下說法的對錯，在括號內(nèi)打“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。（）2.分類算法只能處理離散型數(shù)據(jù)，不能處理連續(xù)型數(shù)據(jù)。（）3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度越高的規(guī)則越好。（）4.決策樹的葉子節(jié)點(diǎn)代表分類結(jié)果。（）5.K近鄰算法屬于基于距離的分類算法。（）6.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法不需要預(yù)先知道數(shù)據(jù)的類別。（）7.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）8.特征選擇可以提高模型的泛化能力和計算效率。（）9.回歸分析主要用于預(yù)測連續(xù)型變量的值。（）10.數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果一定是準(zhǔn)確無誤的。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要介紹數(shù)據(jù)挖掘中的分類算法，并舉例說明其應(yīng)用場景。2.闡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度、置信度和提升度的含義，并說明它們之間的關(guān)系。3.簡述K近鄰算法的基本原理，并說明K值的選擇對算法性能的影響。五、綜合題（總共1題，每題20分）假設(shè)你有一個關(guān)于學(xué)生成績的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集，包含學(xué)生的數(shù)學(xué)、語文、英語成績以及是否通過考試的信息。請使用決策樹算法構(gòu)建一個模型，用于預(yù)測學(xué)生是否能夠通過考試，并解釋模型的構(gòu)建過程和結(jié)果。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.D2.C3.D4.A5.C6.B7.A8.D9.A10.C二、多項(xiàng)選擇題1.AD2.ABC3.AC4.AB5.ABC三、判斷題1.√2.×3.×4.√5.√6.√7.×8.√9.√10.×四、簡答題1.分類算法是將數(shù)據(jù)對象劃分到不同類別中的方法。常見的分類算法有決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等。應(yīng)用場景：在醫(yī)療領(lǐng)域，可根據(jù)患者的癥狀、檢查結(jié)果等數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病診斷分類；在電商領(lǐng)域，可根據(jù)用戶的購買行為、瀏覽歷史等數(shù)據(jù)對用戶進(jìn)行分類，以便進(jìn)行個性化推薦。2.支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率；置信度表示在滿足前提條件下，規(guī)則成立的概率；提升度大于1表示規(guī)則有實(shí)際價值，大于1說明該規(guī)則比隨機(jī)猜測更有效。支持度是基礎(chǔ)，置信度衡量規(guī)則的可靠性，提升度綜合評估規(guī)則的價值，它們相互關(guān)聯(lián)，共同用于評估關(guān)聯(lián)規(guī)則的有效性。3.K近鄰算法基本原理：給定一個測試樣本，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與之最近的K個鄰居，根據(jù)這K個鄰居的類別來決定測試樣本的類別。K值選擇影響：K值小，模型簡單，容易欠擬合；K值大，模型復(fù)雜，容易過擬合。一般通過交叉驗(yàn)證選擇合適的K值，使模型性能最優(yōu)。五、綜合題首先，讀取數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換等。然后，使用決策樹算法（如ID3算法）構(gòu)建模型。在構(gòu)建過程中，計算每個屬性的信息增益，選