（第2頁）制卷人簽名：制卷日期制卷人簽名：制卷日期：審核人簽名：：審核日期：………………………………………………裝……訂……線…………………學(xué)院專業(yè)/班級(jí)學(xué)號(hào)姓名題號(hào)一二三四五六七八總分閱卷教師得分………………一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪種算法常用于分類任務(wù)？（）A.K均值算法B.決策樹算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法D.聚類算法2.以下哪個(gè)指標(biāo)不是衡量分類模型性能的常用指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.在數(shù)據(jù)挖掘流程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個(gè)步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.模型訓(xùn)練D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換4.支持向量機(jī)（SVM）主要用于解決什么問題？（）A.回歸分析B.聚類分析C.分類問題D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘5.對(duì)于頻繁項(xiàng)集挖掘，以下哪種算法是經(jīng)典算法？（）A.Apriori算法B.PageRank算法C.Dijkstra算法D.蟻群算法6.數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，常用的降維方法是（）A.主成分分析B.聚類分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.決策樹7.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.樸素貝葉斯B.K近鄰算法C.聚類算法D.邏輯回歸8.在決策樹中，用于劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的屬性稱為（）A.決策屬性B.分類屬性C.分裂屬性D.預(yù)測(cè)屬性9.數(shù)據(jù)挖掘中，評(píng)估模型泛化能力的常用方法是（）A.交叉驗(yàn)證B.訓(xùn)練集評(píng)估C.測(cè)試集評(píng)估D.以上都不是10.以下哪種數(shù)據(jù)類型不屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)B.XML數(shù)據(jù)C.文本文件中的數(shù)據(jù)D.圖像數(shù)據(jù)二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，多選、少選或錯(cuò)選均不得分）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括（）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.數(shù)據(jù)可視化E.回歸分析2.以下哪些算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.K均值算法D.支持向量機(jī)算法E.聚類算法3.在數(shù)據(jù)挖掘中，常用的距離度量方法有（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.皮爾遜相關(guān)系數(shù)E.Jaccard相似度4.以下哪些技術(shù)可用于處理數(shù)據(jù)不平衡問題？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整分類閾值D.使用集成學(xué)習(xí)方法E.數(shù)據(jù)歸一化5.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)可視化的作用包括（）A.更好地理解數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)C.直觀展示分析結(jié)果D.提高模型性能E.輔助決策制定三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說法是否正確，正確的打“√”，錯(cuò)誤的打“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息和知識(shí)。（）2.聚類算法是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）3.決策樹的葉子節(jié)點(diǎn)表示分類結(jié)果。（）4.支持向量機(jī)只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）5.頻繁項(xiàng)集挖掘的目標(biāo)是找出數(shù)據(jù)集中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)集。（）6.數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作做好準(zhǔn)備。（）7.分類模型的準(zhǔn)確率越高，其性能就越好。（）8.無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）9.數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇只取決于數(shù)據(jù)的規(guī)模。（）10.數(shù)據(jù)可視化只是一種簡(jiǎn)單的展示工具，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘沒有實(shí)質(zhì)性幫助。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答下列問題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的一般流程。2.簡(jiǎn)述分類算法和聚類算法的主要區(qū)別。3.說明在數(shù)據(jù)挖掘中使用集成學(xué)習(xí)方法的優(yōu)點(diǎn)。五、綜合題（總共2題，每題15分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，回答下列問題）1.假設(shè)你有一個(gè)客戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)集，包含客戶ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買商品種類、購(gòu)買金額等字段。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，分析客戶的購(gòu)買行為模式，例如哪些商品經(jīng)常一起購(gòu)買，不同時(shí)間段的購(gòu)買偏好等。要求詳細(xì)描述你將使用的算法、數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟以及如何解讀挖掘結(jié)果。2.某銀行希望通