2025年大學(xué)大二（大數(shù)據(jù)技術(shù)）數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用綜合測(cè)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40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5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.K近鄰算法C.支持向量機(jī)算法D.聚類(lèi)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)不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.對(duì)于頻繁項(xiàng)集挖掘，以下說(shuō)法正確的是（）A.頻繁項(xiàng)集的支持度一定大于最小支持度閾值B.頻繁項(xiàng)集的長(zhǎng)度一定大于等于1C.所有頻繁項(xiàng)集的集合構(gòu)成了關(guān)聯(lián)規(guī)則D.頻繁項(xiàng)集挖掘只能使用Apriori算法4.數(shù)據(jù)挖掘中，降維的主要目的不包括（）A.減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間B.提高數(shù)據(jù)處理速度C.去除噪聲數(shù)據(jù)D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏信息5.以下哪種算法常用于處理回歸問(wèn)題？（）A.樸素貝葉斯算法B.線性回歸算法C.K均值算法D.層次聚類(lèi)算法6.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟不包括（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)變換7.對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下關(guān)于置信度的說(shuō)法正確的是（）A.置信度越高，規(guī)則越可靠B.置信度是指項(xiàng)集出現(xiàn)的頻率C.置信度與支持度無(wú)關(guān)D.置信度大于1時(shí)規(guī)則才有效8.數(shù)據(jù)挖掘中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)有標(biāo)注數(shù)據(jù)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)沒(méi)有標(biāo)注數(shù)據(jù)B.監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型更復(fù)雜C.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的計(jì)算量更大D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)可以處理多種類(lèi)型數(shù)據(jù)第II卷（非選擇題共60分）9.（10分）簡(jiǎn)述決策樹(shù)算法的基本原理，并說(shuō)明其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用場(chǎng)景。10.（15分）在數(shù)據(jù)挖掘中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？請(qǐng)列舉至少三種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清洗方法，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其作用。11.（15分）假設(shè)你有一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含多個(gè)特征和一個(gè)目標(biāo)變量。請(qǐng)描述如何使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類(lèi)，并說(shuō)明如何選擇合適的核函數(shù)。12.（10分）閱讀以下材料：在某電商平臺(tái)的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品A的同時(shí)，有較高概率也會(huì)購(gòu)買(mǎi)商品B。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，希望能夠發(fā)現(xiàn)更多類(lèi)似的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以幫助商家進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。請(qǐng)根據(jù)上述材料，回答以下問(wèn)題：（1）簡(jiǎn)述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本步驟。（2）如何衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度？13.（一）（10分）閱讀以下材料：某公司收集了大量客戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)，包括客戶(hù)的年齡、性別、收入、購(gòu)買(mǎi)記錄等，希望通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)預(yù)測(cè)客戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)公司的新產(chǎn)品。請(qǐng)根據(jù)上述材料，回答以下問(wèn)題：（1）這是一個(gè)什么類(lèi)型的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題？（分類(lèi)、回歸還是聚類(lèi)）（2）請(qǐng)選擇一種合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并說(shuō)明理由。（二）（10分）閱讀以下材料：在醫(yī)療數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)某些疾病的發(fā)生與患者的生活習(xí)慣、基因數(shù)據(jù)等多種因素有關(guān)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，希望能夠找出這些因素之間的關(guān)系，為疾病的預(yù)防和治療提供參考。請(qǐng)根據(jù)上述材料，回答以下問(wèn)題：（1）這是一個(gè)什么類(lèi)型的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題？（分類(lèi)、回歸還是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）（2）請(qǐng)簡(jiǎn)要描述如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘以解決該問(wèn)題。答案：1.D2.D3.A4.C5.B6.C7.A8.A9.決策樹(shù)算法基本原理：它是基于樹(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的算法，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)是一個(gè)屬性上的測(cè)試，分支是測(cè)試輸出，葉節(jié)點(diǎn)是類(lèi)別或值。在數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，如客戶(hù)分類(lèi)、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、疾病診斷等，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分類(lèi)和預(yù)測(cè)。10.常見(jiàn)數(shù)據(jù)清洗方法及作用：缺失值處理，如填充缺失值（均值、中位數(shù)等），保證數(shù)據(jù)完整性；異常值檢測(cè)與處理，去除明顯偏離的數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更合理；重復(fù)數(shù)據(jù)刪除，避免數(shù)據(jù)冗余影響分析；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使不同特征具有相同尺度便于后續(xù)處理。11.支持向量機(jī)算法分類(lèi)：通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)超平面將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)分開(kāi)。選擇核函數(shù)：線性核適用于線性可分?jǐn)?shù)據(jù)；多項(xiàng)式核用于數(shù)據(jù)分布復(fù)雜的情況；高斯核能處理復(fù)雜非線性關(guān)系，根據(jù)數(shù)據(jù)的實(shí)際分布和特征選擇合適核函數(shù)。12.（1）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基本步驟：首先生成所有頻繁項(xiàng)集，然后從頻繁項(xiàng)集中生成滿(mǎn)足最小置信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則。（2）衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度用支持度和置信度，支持度反映規(guī)則的普遍程度，置信度反映規(guī)則的可靠程度。13.（一）（1）分類(lèi)問(wèn)題。（2）可選擇邏輯回歸算法，它對(duì)線性可分的數(shù)據(jù)能較好處理，計(jì)算簡(jiǎn)單且易于理解，適合