2025年大學(xué)四年級（數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)）大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用試題及答案

（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。每題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請將正確答案填寫在相應(yīng)位置。1.以下哪種算法不屬于聚類算法？（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.決策樹算法D.層次聚類算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的不包括以下哪一項(xiàng)？（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性D.使數(shù)據(jù)適合挖掘算法3.對于頻繁項(xiàng)集挖掘，以下關(guān)于支持度的說法正確的是（）A.支持度越高，該項(xiàng)集越不頻繁B.支持度是指包含該項(xiàng)集的事務(wù)數(shù)占總事務(wù)數(shù)的比例C.支持度為0表示該項(xiàng)集在所有事務(wù)中都不出現(xiàn)D.支持度與置信度的計算方法相同4.以下哪個不是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng)典算法？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.PageRank算法D.Eclat算法5.在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，處理數(shù)據(jù)傾斜問題的方法不包括（）A.數(shù)據(jù)抽樣B.增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量C.數(shù)據(jù)劃分D.調(diào)整算法參數(shù)6.關(guān)于分類算法，以下說法錯誤的是（）A.邏輯回歸是一種線性分類算法B.支持向量機(jī)可以處理非線性分類問題C.決策樹算法生成的規(guī)則具有很好的可解釋性D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時效率很高第II卷（非選擇題共70分）（一）簡答題（共20分）答題要求：本大題共2題，每題10分。請簡要回答問題，要求語言簡潔、準(zhǔn)確。1.簡述K-Means算法的基本步驟。2.解釋什么是數(shù)據(jù)挖掘中的過擬合和欠擬合現(xiàn)象，并說明如何避免。（二）論述題（共20分）答題要求：本大題共1題，20分。請詳細(xì)闡述觀點(diǎn)，邏輯清晰，論證充分。論述在大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中，如何選擇合適的算法來解決實(shí)際問題，需要考慮哪些因素？（三）案例分析題（共15分）答題要求：本大題共1題，15分。請根據(jù)給定的案例材料，分析并回答問題。材料：某電商平臺收集了大量用戶的購物記錄，包括購買商品種類、購買時間、購買金額等信息?，F(xiàn)在需要通過數(shù)據(jù)挖掘分析用戶的購買行為模式，以便進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。問題：請你設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括選擇合適的算法，并說明理由。（四）算法設(shè)計題（共15分）答題要求：本大題共1題，15分。請根據(jù)題目要求設(shè)計算法，并簡要說明算法思路。設(shè)計一個簡單的頻繁項(xiàng)集挖掘算法，用于找出購物籃數(shù)據(jù)中頻繁出現(xiàn)的商品組合。（五）綜合應(yīng)用題（共20分）答題要求：本大題共1題，20分。請結(jié)合所學(xué)知識，綜合運(yùn)用多種方法解決實(shí)際問題。某醫(yī)院收集了患者的病歷數(shù)據(jù)，包括癥狀、診斷結(jié)果、治療方案等信息?，F(xiàn)在希望通過數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測患者的疾病發(fā)展趨勢，以便提前采取干預(yù)措施。請設(shè)計一個完整的數(shù)據(jù)挖掘流程，并說明每一步的作用。答案：1.C2.C3.B4.C5.B6.D第II卷答案1.K-Means算法基本步驟：首先隨機(jī)選擇K個聚類中心；然后計算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類中心；接著重新計算每個聚類的中心；重復(fù)上述步驟，直到聚類中心不再變化或達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)。2.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，原因是模型過于復(fù)雜，包含了過多噪聲或無關(guān)特征。欠擬合是指模型在訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都很差，原因是模型過于簡單，沒有捕捉到數(shù)據(jù)中的規(guī)律。避免過擬合可采用正則化、減少特征數(shù)量、早停等方法；避免欠擬合可增加特征、選擇更復(fù)雜模型、調(diào)整算法參數(shù)等。論述題答案：選擇合適算法需考慮數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)類型（如數(shù)值型、文本型等）、問題類型（分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等）、算法的準(zhǔn)確性、效率、可解釋性等因素。對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，可選擇分布式算法；對于數(shù)值型數(shù)據(jù)分類，邏輯回歸、決策樹等算法較合適；對于文本數(shù)據(jù)分類，可考慮樸素貝葉斯等算法。同時要權(quán)衡算法的優(yōu)缺點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際需求選擇。案例分析題答案：可選擇Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。理由是該算法能從大量購物記錄中找出頻繁出現(xiàn)的商品組合，從而發(fā)現(xiàn)用戶購買行為模式。通過分析頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，可了解用戶在購買商品時經(jīng)常一起出現(xiàn)的情況，為精準(zhǔn)營銷提供依據(jù)，比如推薦相關(guān)商品組合等。算法設(shè)計題答案：簡單頻繁項(xiàng)集挖掘算法思路：首先掃描購物籃數(shù)據(jù)，統(tǒng)計每個商品的出現(xiàn)次數(shù)，得到候選1項(xiàng)集；然后根據(jù)支持度閾值篩選出頻繁1項(xiàng)集；接著通過頻繁1項(xiàng)集生成候選2項(xiàng)集，再統(tǒng)計其支持度，篩選出頻繁2項(xiàng)集；以此類推，直到無法生成新的頻繁項(xiàng)集。綜合應(yīng)用題答案：數(shù)據(jù)挖掘流程：數(shù)據(jù)收集，收集患者病歷數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理，清洗、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；特征選擇，選擇與疾病發(fā)展趨勢相關(guān)特征；選擇算法，如決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測；模型訓(xùn)練，用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型；模型評估，用測試數(shù)據(jù)