2025年高職（大數(shù)據(jù)技術）數(shù)據(jù)挖掘算法試題及答案

（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：本卷共6題，每題5分。在每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分類算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.K近鄰算法D.聚類算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項集挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）。A.數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系B.數(shù)據(jù)的聚類情況C.數(shù)據(jù)的分類模型D.數(shù)據(jù)的異常值3.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標是（）。A.信息增益B.均方誤差C.歐氏距離D.余弦相似度4.支持向量機算法的核心思想是（）。A.找到一個超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開B.對數(shù)據(jù)進行聚類C.預測數(shù)據(jù)的連續(xù)值D.挖掘頻繁項集5.以下關于K近鄰算法的說法，錯誤的是（）。A.K值的選擇對算法結果有影響B(tài).適用于高維數(shù)據(jù)C.計算量較大D.是一種基于實例的學習方法6.數(shù)據(jù)挖掘的流程一般不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.模型評估C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)加密第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每題5分，共20分）答題要求：請在每題的橫線上填寫正確答案。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務包括分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則挖掘、________________等。2.決策樹算法中，________________是樹的葉節(jié)點，代表分類結果。3.支持向量機算法中，當數(shù)據(jù)線性不可分時，需要引入________________來進行處理。4.K近鄰算法中，計算距離的常用方法有________________、曼哈頓距離等。三、簡答題（每題10分，共20分）答題要求：簡要回答問題，觀點明確，條理清晰。1.簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本原理。2.說明頻繁項集挖掘的Apriori算法的基本步驟。四、材料分析題（每題15分，共30分）材料：在某電商平臺的用戶購買行為數(shù)據(jù)挖掘項目中，我們收集了大量用戶的購買記錄，包括購買時間、購買商品類別、購買金額等信息?，F(xiàn)在要對這些數(shù)據(jù)進行分析，挖掘用戶的購買行為模式。答題要求：根據(jù)材料內容，回答以下問題，分析過程中要結合所學的數(shù)據(jù)挖掘算法知識。1.請設計一種適合該場景的數(shù)據(jù)挖掘算法，并說明理由。2.如何評估你所選擇算法的性能？五、綜合應用題（共20分）材料：有一批關于學生成績的數(shù)據(jù)，包含學生的姓名、課程名稱、成績等信息。現(xiàn)在要根據(jù)這些數(shù)據(jù)進行分析，挖掘出不同課程成績之間的關系以及學生成績的分布情況。答題要求：請運用所學的數(shù)據(jù)挖掘算法知識，完成以下任務，答題過程中要有詳細的步驟和分析。1.選擇一種合適的數(shù)據(jù)挖掘算法對課程成績之間的關系進行挖掘，并說明具體步驟。2.對學生成績的分布情況進行分析，你會采用什么方法？請簡要描述。答案：一、選擇題1.D2.A3.A4.A5.B6.D二、填空題1.異常檢測2.類別標記3.核函數(shù)4.歐氏距離三、簡答題1.分類算法的基本原理是：根據(jù)已知的訓練數(shù)據(jù)，構建一個分類模型，該模型能夠將數(shù)據(jù)劃分到不同的類別中。在對新的數(shù)據(jù)進行分類時，將新數(shù)據(jù)的特征輸入到模型中，模型根據(jù)訓練得到的規(guī)則判斷新數(shù)據(jù)所屬的類別。2.Apriori算法的基本步驟：首先找出所有的頻繁1項集，然后通過連接和剪枝操作生成頻繁2項集，以此類推，直到不能生成新的頻繁項集為止。四、材料分析題1.可以選擇關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori算法。理由是該電商平臺的用戶購買行為數(shù)據(jù)中，可能存在不同商品類別之間的關聯(lián)關系，通過關聯(lián)規(guī)則挖掘可以發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購買，從而為平臺的推薦系統(tǒng)提供依據(jù)。2.可以使用支持度、置信度等指標來評估關聯(lián)規(guī)則挖掘算法的性能。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的情況下，結論成立的概率。通過調整這些指標的閾值，可以篩選出有價值的關聯(lián)規(guī)則。五、綜合應用題1.可以選擇關聯(lián)規(guī)則挖掘算法來挖掘課程成績之間的關系。具體步驟：首先對數(shù)據(jù)進行預處理，將成績數(shù)據(jù)進行離散化處理。然后使用Apriori算法找出頻繁項集，這里的頻繁項集可以是不同課程成績之間的組合。最后根據(jù)頻繁項集生成關聯(lián)規(guī)則，并通過支持度和置信度等指標篩選出有意義的規(guī)則。2.對于學生成績的分布情況分析，可以采用聚類算法，如K-Means算法。將學生成績數(shù)