2025年大學數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘）上學期期末測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于數(shù)據(jù)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(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預處理的目的不包括以下哪一項？（）A.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.減少數(shù)據(jù)量C.增強數(shù)據(jù)安全性D.使數(shù)據(jù)適合挖掘算法3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度的作用分別是（）A.支持度衡量規(guī)則出現(xiàn)的頻繁程度，置信度衡量規(guī)則的可靠性B.支持度衡量規(guī)則的可靠性，置信度衡量規(guī)則出現(xiàn)的頻繁程度C.支持度和置信度都衡量規(guī)則出現(xiàn)的頻繁程度D.支持度和置信度都衡量規(guī)則的可靠性4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇，說法錯誤的是（）A.可以提高模型的訓練速度B.能減少模型的過擬合風險C.會增加模型的復雜度D.有助于提高模型的泛化能力5.決策樹算法中，用于選擇劃分屬性的指標通常是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.以上都可以6.數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法，其主要目的是（）A.將數(shù)據(jù)劃分成不同的組，使組內(nèi)數(shù)據(jù)相似性高，組間數(shù)據(jù)差異大B.根據(jù)已知類別數(shù)據(jù)建立模型，對未知類別數(shù)據(jù)進行分類C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.預測數(shù)據(jù)的趨勢7.支持向量機算法中，核函數(shù)的作用是（）A.對數(shù)據(jù)進行線性變換B.將低維數(shù)據(jù)映射到高維空間C.計算數(shù)據(jù)點之間的距離D.確定分類超平面8.在數(shù)據(jù)挖掘中，處理缺失值的方法不包括（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值填充缺失值C.用模型預測缺失值D.直接忽略缺失值9.以下哪種數(shù)據(jù)挖掘任務可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常點？（）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測10.數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析主要用于（）A.預測連續(xù)型變量的值B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的分類模式C.確定數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.對數(shù)據(jù)進行聚類二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下屬于數(shù)據(jù)挖掘中監(jiān)督學習算法的有（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.K近鄰算法D.聚類算法E.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法2.數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)清洗的操作包括（）A.去除重復數(shù)據(jù)B.處理缺失值C.糾正錯誤數(shù)據(jù)D.對數(shù)據(jù)進行標準化E.提取數(shù)據(jù)特征3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度的意義在于（）A.衡量規(guī)則的有趣性B.比較規(guī)則的支持度和期望支持度C.反映規(guī)則的實際應用價值D.確定規(guī)則的置信度E.評估規(guī)則的覆蓋范圍4.以下關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘中的模型評估指標，說法正確的有（）A.準確率用于衡量分類模型正確預測的比例B.召回率反映了模型對正例的識別能力C.F1值綜合考慮了準確率和召回率D.均方誤差常用于回歸模型的評估E.基尼系數(shù)越大，決策樹的純度越高5.數(shù)據(jù)挖掘中，特征工程包括以下哪些內(nèi)容？（）A.特征選擇B.特征提取C.特征構(gòu)建D.特征縮放E.特征可視化三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)填寫“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程。（）2.分類算法只能處理離散型數(shù)據(jù)。（）3.關(guān)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(jù)挖掘中的模型訓練和測試數(shù)據(jù)必須來自同一數(shù)據(jù)集。（）5.聚類算法不需要事先知道數(shù)據(jù)的類別標簽。（）6.支持向量機算法只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）7.數(shù)據(jù)預處理中的數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并成一個數(shù)據(jù)集。（）8.回歸分析中，自變量和因變量都必須是連續(xù)型變量。（）9.異常檢測算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的所有異常點。（）10.特征選擇可以通過減少特征數(shù)量來提高模型的性能。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述數(shù)據(jù)挖掘中分類算法的基本流程。2.解釋一下數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的概念，并舉例說明。3.說明數(shù)據(jù)挖掘中模型評估的重要性以及常用的評估指標。五、綜合應用題（總共1題，20分，請結(jié)合所學知識解決實際問題）某電商平臺收集了用戶的購買記錄數(shù)據(jù)，包括用戶ID、商品ID、購買時間、購買金額等信息?，F(xiàn)在需要通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶的購買行為，以發(fā)現(xiàn)潛在的用戶購買模式，為平臺的營銷策略提供支持。請你設(shè)計一個數(shù)據(jù)挖掘方案，包括數(shù)據(jù)預處理步驟、選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘算法以及如何評估模型的性能。答案：一、單項選擇題1.D2.C3.A4.C5.A6.A7.B8.D9.D10.A二、多項選擇題1.ABC2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.×10.√四、簡答題1.分類算法基本流程：首先收集和整理數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)預處理，包括清洗、集成、轉(zhuǎn)換等。然后選擇合適的分類算法，如決策樹、支持向量機等。接著使用訓練數(shù)據(jù)對模型進行訓練，調(diào)整模型參數(shù)以優(yōu)化性能。最后用測試數(shù)據(jù)評估模型，計算評估指標如準確率、召回率等，根據(jù)評估結(jié)果對模型進行改進或調(diào)整。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項集之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如在超市購物數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)“啤酒->尿布”這樣的關(guān)聯(lián)規(guī)則，即購買啤酒的顧客往往也會購買尿布。支持度表示該規(guī)則在數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻繁程度，置信度表示在購買啤酒的顧客中購買尿布的比例。3.模型評估重要性：確保模型性能良好，選擇合適模型，比較不同模型。常用評估指標：分類有準確率、召回率、F1值等；回歸有均方誤差等。準確率衡量正確預測比例，召回率反映識別正例能力，F(xiàn)1值綜合兩者；均方誤差衡量預測值與真實值差異。五、綜合應用題數(shù)據(jù)預處理步驟：清洗數(shù)據(jù)，去除重復記錄、處理缺失值；集成數(shù)據(jù)，將不同來源購買記