2025年大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用）試題及答案

（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。在每題給出的四個(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.數(shù)據(jù)挖掘中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)（）A.數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系B.數(shù)據(jù)之間的相似性C.數(shù)據(jù)之間的頻繁模式D.數(shù)據(jù)之間的聚類(lèi)結(jié)構(gòu)4.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)加密D.數(shù)據(jù)變換5.對(duì)于異常檢測(cè)，以下哪種方法不屬于基于統(tǒng)計(jì)的方法？（）A.基于均值和標(biāo)準(zhǔn)差的方法B.基于距離的方法C.基于密度的方法D.基于決策樹(shù)的方法6.在數(shù)據(jù)挖掘中，降維的主要目的是（）A.減少數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率B.增加數(shù)據(jù)的維度，提高模型的復(fù)雜度C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值D.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密第II卷（非選擇題共70分）答題要求：請(qǐng)根據(jù)題目要求，在答題區(qū)域內(nèi)作答。7.（10分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的定義和主要任務(wù)。8.（15分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明決策樹(shù)算法的基本原理和構(gòu)建過(guò)程。9.（15分）假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)屬性和一個(gè)類(lèi)別標(biāo)簽。請(qǐng)描述如何使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)，并說(shuō)明其優(yōu)點(diǎn)和局限性。10.（20分）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?，F(xiàn)在需要通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)模式，以提高平臺(tái)的銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。問(wèn)題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、選擇合適的算法以及預(yù)期的結(jié)果。11.（10分）材料：在醫(yī)療領(lǐng)域，收集了患者的癥狀、檢查結(jié)果、疾病診斷等數(shù)據(jù)。問(wèn)題：如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案的制定？請(qǐng)簡(jiǎn)要闡述。答案：1.C2.D3.C4.C5.D6.A7.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取隱含的、先前未知的、潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。主要任務(wù)包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)降維等。8.決策樹(shù)算法基本原理是基于信息增益等準(zhǔn)則將數(shù)據(jù)集不斷劃分，構(gòu)建出樹(shù)形結(jié)構(gòu)用于分類(lèi)或預(yù)測(cè)。構(gòu)建過(guò)程：首先計(jì)算數(shù)據(jù)集的信息熵，然后計(jì)算各個(gè)屬性的信息增益，選擇信息增益最大的屬性作為根節(jié)點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)集按照該屬性進(jìn)行劃分，重復(fù)上述步驟，直到滿(mǎn)足停止條件（如所有樣本屬于同一類(lèi)或沒(méi)有可劃分的屬性等），最終得到?jīng)Q策樹(shù)。9.樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)進(jìn)行分類(lèi)。對(duì)于給定樣本，計(jì)算每個(gè)類(lèi)別下該樣本出現(xiàn)的概率，選擇概率最大的類(lèi)別作為預(yù)測(cè)結(jié)果。優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單，對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)表現(xiàn)好，適合多分類(lèi)任務(wù)。局限性是對(duì)輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式敏感，特征之間的獨(dú)立性假設(shè)在實(shí)際中往往不成立。10.數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，去除重復(fù)、缺失值；集成相關(guān)數(shù)據(jù)。算法選擇：可使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品之間的關(guān)聯(lián)。預(yù)期結(jié)果：得到如“購(gòu)買(mǎi)A商品的用戶(hù)通常會(huì)購(gòu)買(mǎi)B商品”等關(guān)聯(lián)規(guī)則，幫助平臺(tái)進(jìn)行商品推薦，提高銷(xiāo)售業(yè)績(jī)。11.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可對(duì)患者數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)算法訓(xùn)練，建立疾病診斷模型。通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)現(xiàn)癥狀與疾病之間的關(guān)系。