2025年大學四年級（數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術）數(shù)據(jù)挖掘試題及答案

（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：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。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)預處理不包括以下哪個步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.模型評估D.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3.支持向量機（SVM）主要用于解決什么問題？（）A.分類問題B.回歸問題C.聚類問題D.關聯(lián)規(guī)則挖掘4.以下關于Apriori算法的說法，錯誤的是（）A.是一種頻繁項集挖掘算法B.采用逐層搜索的迭代方法C.會產(chǎn)生大量的候選集D.適用于處理大數(shù)據(jù)集5.數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇方法不包括（）A.信息增益B.主成分分析C.決策樹剪枝D.支持向量機6.對于分類算法，以下哪個指標可以衡量模型的預測準確性？（）A.召回率B.F1值C.準確率D.以上都是7.以下哪種數(shù)據(jù)類型不適合作為數(shù)據(jù)挖掘的輸入？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.動態(tài)數(shù)據(jù)8.在數(shù)據(jù)挖掘中，模型評估常用的方法不包括（）A.交叉驗證B.留出法C.自助法D.層次分析法9.以下關于神經(jīng)網(wǎng)絡的說法，正確的是（）A.是一種線性模型B.由多個神經(jīng)元組成C.只能用于分類問題D.不需要進行訓練10.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務不包括（）A.數(shù)據(jù)分類B.數(shù)據(jù)預測C.數(shù)據(jù)存儲D.關聯(lián)規(guī)則挖掘第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。請在橫線上填寫正確答案。1.數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟包括數(shù)據(jù)預處理、______、模型評估和部署。2.聚類算法中，K-Means算法的目標是將數(shù)據(jù)劃分為______個簇。3.決策樹算法中，常用的劃分屬性選擇方法有信息增益、______等。4.支持向量機中，最大間隔超平面是通過求解______問題得到的。5.數(shù)據(jù)挖掘中，常用的特征選擇方法有______、主成分分析等。三、簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。請簡要回答問題。1.簡述數(shù)據(jù)挖掘的定義和目標。2.請說明K-Means算法的基本步驟。3.什么是關聯(lián)規(guī)則挖掘？請舉例說明。4.簡述模型評估中常用的指標及其含義。四、綜合題（共20分）答題要求：本大題共2小題，每小題10分。請結(jié)合給定材料，回答問題。材料：某電商平臺收集了用戶的購買記錄，包括商品名稱、購買時間、購買金額等信息?，F(xiàn)在需要對這些數(shù)據(jù)進行分析，以了解用戶的購買行為和偏好。1.請設計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預處理、選擇合適的算法和模型評估方法。2.根據(jù)你設計的方案，分析可能得到的結(jié)果及其對電商平臺的意義。五、算法設計題（共20分）答題要求：本大題共1小題，20分。請根據(jù)給定的問題，設計一個數(shù)據(jù)挖掘算法。問題：給定一個數(shù)據(jù)集，包含多個特征和一個類別標簽，要求設計一個算法來預測類別標簽。請描述算法的基本思路、步驟和實現(xiàn)細節(jié)。答案：第I卷答案1.C2.C3.A4.D5.D6.D7.D8.D9.B10.C第II卷答案二、填空題答案1.模型構(gòu)建2.K3.信息增益率4.凸二次規(guī)劃5.信息增益三、簡答題答案1.數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、規(guī)律和關系，以支持決策、預測和其他數(shù)據(jù)分析任務。2.基本步驟：（1）隨機選擇K個初始聚類中心；（2）計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，將其分配到最近的聚類中；（3）重新計算每個聚類的中心；（4）重復步驟（2）和（3），直到聚類中心不再變化或滿足終止條件。3.關聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關聯(lián)或相關關系。例如，在超市銷售數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)“尿布”和“啤酒”經(jīng)常同時被購買，這就是一條關聯(lián)規(guī)則。4.常用指標及含義：（1）準確率：預測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；（2）召回率：預測為正例且實際為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例；（3）F1值：綜合考慮準確率和召回率的指標，是兩者的調(diào)和平均值。四、綜合題答案1.數(shù)據(jù)預處理：清洗數(shù)據(jù)，去除重復和缺失值；集成相關數(shù)據(jù)。算法選擇：可使用決策樹算法分析用戶購買時間與商品的關系等。模型評估方法：采用交叉驗證評估模型準確性。2.結(jié)果可能包括不同時間段用戶購買偏好商品類別等。意義在于幫助電商平臺精準推薦商品，優(yōu)化庫存管理，提高用戶購買轉(zhuǎn)化率和滿意度以及平臺銷售額。五、算法設計題答案基本思路：可采用決策樹算法。步驟：（1）選擇一個劃分屬性；（2）根據(jù)屬性值將數(shù)據(jù)