2025年高職（大數(shù)據(jù)分析技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)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：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。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.數(shù)據(jù)挖掘中，用于處理數(shù)據(jù)缺失值的方法不包括以下哪項(xiàng)？A.均值填充B.中位數(shù)填充C.隨機(jī)森林填充D.直接刪除3.以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的說(shuō)法，錯(cuò)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(mǎn)足前提條件下，結(jié)論成立的概率C.提升度大于1表示規(guī)則有意義D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)4.數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇的目的不包括？A.提高模型的準(zhǔn)確性B.減少計(jì)算量C.增加數(shù)據(jù)維度D.避免過(guò)擬合5.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法常用于處理回歸問(wèn)題？A.K近鄰算法B.線(xiàn)性回歸算法C.Apriori算法D.DBSCAN算法6.在數(shù)據(jù)挖掘中，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7.數(shù)據(jù)挖掘中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理的方法不包括？A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類(lèi)的離散化D.直接保留連續(xù)值8.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景，說(shuō)法錯(cuò)誤的是？A.金融領(lǐng)域可用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.醫(yī)療領(lǐng)域可用于疾病預(yù)測(cè)C.電商領(lǐng)域可用于客戶(hù)流失預(yù)測(cè)D.數(shù)據(jù)挖掘不能應(yīng)用于教育領(lǐng)域9.數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)的常用方法不包括？A.主成分分析B.奇異值分解C.增加特征維度D.因子分析10.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘算法是基于密度的聚類(lèi)算法？A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.Birch算法D.OPTICS算法第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請(qǐng)將正確答案填寫(xiě)在橫線(xiàn)上。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括分類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、________、異常檢測(cè)等。2.決策樹(shù)算法中，用于選擇劃分屬性的準(zhǔn)則有信息增益、________、基尼指數(shù)等。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)分隔開(kāi)。4.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、________等步驟。5.聚類(lèi)算法中，常用的評(píng)估聚類(lèi)結(jié)果的指標(biāo)有輪廓系數(shù)、________等。三、簡(jiǎn)答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題。1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的定義和主要步驟。2.請(qǐng)說(shuō)明關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中支持度、置信度和提升度的含義及作用。3.數(shù)據(jù)挖掘中，為什么要進(jìn)行特征選擇？有哪些常用的特征選擇方法？4.簡(jiǎn)述K-Means聚類(lèi)算法的基本原理和步驟。四、案例分析題（共20分）材料：某電商平臺(tái)收集了大量用戶(hù)的購(gòu)物數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)ID、購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品種類(lèi)、購(gòu)買(mǎi)金額等?，F(xiàn)要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)行為，以提高平臺(tái)的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)和用戶(hù)體驗(yàn)。答題要求：根據(jù)上述材料，回答以下問(wèn)題。1.請(qǐng)?zhí)岢鲆粋€(gè)可能的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，并說(shuō)明該任務(wù)的目標(biāo)。（5分）2.為了完成上述任務(wù)，你認(rèn)為需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行哪些預(yù)處理操作？（5分）3.假設(shè)使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘來(lái)分析用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)行為，你認(rèn)為哪些商品之間可能存在關(guān)聯(lián)關(guān)系？請(qǐng)舉例說(shuō)明。（5分）4.如果要構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某類(lèi)商品，你會(huì)選擇哪些特征作為輸入？（5分）五、算法設(shè)計(jì)題（共20分）答題要求：本大題共1小題。請(qǐng)根據(jù)題目要求設(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘算法。設(shè)計(jì)一個(gè)基于決策樹(shù)算法的分類(lèi)模型，用于對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)。要求說(shuō)明算法的基本步驟和關(guān)鍵步驟，并給出偽代碼實(shí)現(xiàn)。（20分）答案：1.C2.C3.D4.C5.B6.D7.D8.D9.C10.B1.聚類(lèi)2.信息增益率3.超平面4.數(shù)據(jù)歸約5.簇內(nèi)距離1.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。主要步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法選擇與應(yīng)用以及結(jié)果評(píng)估與解釋。2.支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，反映規(guī)則的普遍程度；置信度表示在滿(mǎn)足前提條件下，結(jié)論成立的概率，衡量規(guī)則的可靠性；提升度大于1表示規(guī)則有意義，可用于評(píng)估規(guī)則的實(shí)際價(jià)值。3.進(jìn)行特征選擇是為了提高模型的準(zhǔn)確性、減少計(jì)算量、避免過(guò)擬合等。常用方法有過(guò)濾法、包裝法、嵌入法等。4.K-Means聚類(lèi)算法的基本原理是將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)簇，使得簇內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似度較高，簇間數(shù)據(jù)點(diǎn)的相似度較低。步驟包括隨機(jī)初始化K個(gè)聚類(lèi)中心，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類(lèi)中心的距離并分配到最近的簇，更新聚類(lèi)中心，重復(fù)上述步驟直到聚類(lèi)中心不再變化。1.可以進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，目標(biāo)是找出用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以便進(jìn)行商品推薦等。2.要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)、缺失值等；數(shù)據(jù)集成，整合不同來(lái)源的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)變換，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化等處理；數(shù)據(jù)歸約，減少數(shù)據(jù)量。3.例如，購(gòu)買(mǎi)手機(jī)的用戶(hù)可能會(huì)同時(shí)購(gòu)買(mǎi)手機(jī)殼，購(gòu)買(mǎi)洗發(fā)水的用戶(hù)可能會(huì)同時(shí)購(gòu)買(mǎi)護(hù)發(fā)素等。4.可以選擇用戶(hù)的年齡、購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽記錄、商品價(jià)格等作為特征。算法基本步驟：1.選擇劃分屬性；2.根據(jù)劃分屬性對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分；3.對(duì)每個(gè)劃分后的子集遞歸重復(fù)上述步驟，直到滿(mǎn)足停止條件。關(guān)鍵步驟是選擇最優(yōu)劃分屬性。偽代碼：functionbuildDecisionTree(dataset){ifdatasetisemptyorallsamplesindatasetbelongtothesameclass{returnaleafnodewiththeclasslabel}bestAttribute=selectBestAttribute(dataset)decisionTree=createNode(bestAttribute)foreachvalueofbestAttribute{subset=splitDataset(da