（第2頁）制卷人簽名：制卷日期制卷人簽名：制卷日期：審核人簽名：：審核日期：………………………………………………裝……訂……線…………………學院專業(yè)/班級學號姓名題號一二三四五六七八總分閱卷教師得分………………一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填入括號內）1.以下哪種算法不屬于數(shù)據挖掘中的分類算法（）A.決策樹算法B.K近鄰算法C.支持向量機算法D.聚類算法2.在數(shù)據挖掘中，用于評估分類模型性能的指標不包括（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差3.關聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度的含義是（）A.規(guī)則在數(shù)據集中出現(xiàn)的頻率B.滿足前件和后件的元組數(shù)量與總元組數(shù)量的比例C.規(guī)則的可信度D.規(guī)則的重要性4.數(shù)據預處理階段不包括以下哪個步驟（）A.數(shù)據清洗B.數(shù)據集成C.數(shù)據挖掘算法選擇D.數(shù)據轉換5.以下關于聚類算法的描述，錯誤的是（）A.聚類是將數(shù)據對象劃分為不同的類或簇B.K均值聚類算法需要事先指定聚類的個數(shù)C.層次聚類算法可以生成不同層次的聚類結果D.聚類算法不需要有標記的訓練數(shù)據6.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B7.支持向量機算法主要用于解決（）問題A.分類B.回歸C.聚類D.A和B8.在數(shù)據挖掘中，數(shù)據降維的目的不包括（）A.減少數(shù)據量B.提高算法效率C.去除噪聲數(shù)據D.發(fā)現(xiàn)數(shù)據中的潛在模式9.以下哪種數(shù)據挖掘任務可以用于預測客戶是否會購買某種產品（）A.關聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類C.聚類D.回歸10.數(shù)據挖掘的應用領域不包括（）A.醫(yī)療保健B.金融C.教育D.操作系統(tǒng)開發(fā)二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填入括號內）1.以下屬于數(shù)據挖掘中監(jiān)督學習算法的有（）A.決策樹算法B.樸素貝葉斯算法C.K近鄰算法D.聚類算法2.關聯(lián)規(guī)則挖掘中，以下哪些指標可以用于評估規(guī)則的質量（）A.支持度B.置信度C.提升度D.均方誤差3.數(shù)據挖掘中，常用的數(shù)據可視化工具包括（）A.TableauB.PowerBIC.Python的matplotlib庫D.Excel4.以下關于數(shù)據挖掘的描述，正確的有（）A.數(shù)據挖掘是從大量數(shù)據中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識的過程B.數(shù)據挖掘的結果可以幫助企業(yè)做出決策C.數(shù)據挖掘算法可以自動處理數(shù)據D.數(shù)據挖掘只適用于數(shù)值型數(shù)據5.聚類算法的性能評估指標包括（）A.簇內相似度B.簇間相似度C.輪廓系數(shù)D.均方誤差三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，正確的打√，錯誤的打×）1.數(shù)據挖掘就是從數(shù)據中提取有用信息的過程，與機器學習沒有區(qū)別。（）2.分類算法的目標是將數(shù)據對象劃分到不同的類別中，而聚類算法是將數(shù)據對象劃分為相似的組。（）3.關聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度高的規(guī)則一定是強規(guī)則。（）4.數(shù)據預處理是數(shù)據挖掘的重要步驟，它可以提高數(shù)據質量，減少噪聲和缺失值的影響。（）5.決策樹算法生成的決策樹是唯一的。（）6.支持向量機算法對線性可分的數(shù)據和線性不可分的數(shù)據都能有效處理。（）7.數(shù)據降維可以通過刪除冗余特征或合并相關特征來實現(xiàn)。（）8.聚類算法不需要事先知道數(shù)據的類別信息。（）9.數(shù)據挖掘的結果可以直接應用于實際問題，不需要進行驗證和評估。（）10.數(shù)據可視化可以幫助人們更好地理解數(shù)據挖掘的結果。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要介紹數(shù)據挖掘的主要任務，并舉例說明其在醫(yī)療領域的應用。2.簡述決策樹算法的基本原理，并說明其優(yōu)缺點。3.什么是支持向量機算法？請解釋其核心思想和主要應用場景。五、綜合題（總共2題，每題20分）1.假設你是一名數(shù)據分析師，負責分析某醫(yī)院的患者數(shù)據，以預測患者是否患有某種疾病。