2025年大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)（數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)）期末測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫(xiě)在括號(hào)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(shù)算法B.支持向量機(jī)算法C.K均值算法D.樸素貝葉斯算法2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的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.關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下說(shuō)法正確的是（）A.支持度越高的規(guī)則越有價(jià)值B.置信度越高的規(guī)則越有價(jià)值C.提升度為1時(shí)，規(guī)則最有價(jià)值D.支持度和置信度都高的規(guī)則才是好規(guī)則4.數(shù)據(jù)挖掘中，頻繁項(xiàng)集是指（）A.出現(xiàn)次數(shù)較多的單個(gè)項(xiàng)B.包含多個(gè)項(xiàng)且出現(xiàn)次數(shù)較多的集合C.支持度大于等于最小支持度的項(xiàng)集D.置信度大于等于最小置信度的項(xiàng)集5.以下哪個(gè)指標(biāo)用于評(píng)估聚類算法的效果？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.輪廓系數(shù)6.決策樹(shù)算法中，信息增益的作用是（）A.選擇最優(yōu)的劃分屬性B.計(jì)算葉節(jié)點(diǎn)的類別C.確定決策樹(shù)的深度D.評(píng)估決策樹(shù)的性能7.在樸素貝葉斯分類器中，假設(shè)特征之間（）A.相互獨(dú)立B.存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)C.部分獨(dú)立D.以上都不對(duì)8.數(shù)據(jù)挖掘中的回歸分析主要用于（）A.預(yù)測(cè)連續(xù)型變量的值B.分類離散型變量C.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系D.進(jìn)行數(shù)據(jù)降維9.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用于存儲(chǔ)決策樹(shù)？（）A.數(shù)組B.鏈表C.樹(shù)D.圖10.對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇，以下因素中不重要的是（）A.數(shù)據(jù)規(guī)模B.數(shù)據(jù)類型C.算法的實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言D.挖掘目標(biāo)二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫(xiě)在括號(hào)內(nèi)，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）1.數(shù)據(jù)挖掘中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約2.以下哪些算法屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.線性回歸算法B.邏輯回歸算法C.決策樹(shù)算法D.K均值算法3.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，提升度的計(jì)算公式涉及到（）A.支持度B.置信度C.項(xiàng)集的大小D.數(shù)據(jù)集的大小4.聚類算法的特點(diǎn)包括（）A.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)B.不需要預(yù)先定義類別C.可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組D.主要用于預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別5.數(shù)據(jù)挖掘在以下哪些領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用？（）A.金融領(lǐng)域B.醫(yī)療領(lǐng)域C.電商領(lǐng)域D.教育領(lǐng)域三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)填寫(xiě)“√”或“×”）1.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息和知識(shí)的過(guò)程。（）2.分類算法只能處理離散型數(shù)據(jù)。（）3.頻繁項(xiàng)集的支持度一定大于等于最小支持度。（）4.聚類算法的結(jié)果評(píng)估通常需要與已知類別進(jìn)行比較。（）5.決策樹(shù)算法構(gòu)建的決策樹(shù)一定是二叉樹(shù)。（）6.樸素貝葉斯分類器對(duì)缺失值敏感。（）7.數(shù)據(jù)挖掘算法的性能只與算法本身有關(guān)，與數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)。（）8.回歸分析中，殘差平方和越小，模型擬合效果越好。（）9.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，規(guī)則的支持度和置信度可以同時(shí)為1。（）10.數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的所有模式和規(guī)律。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的一般流程。2.解釋支持度、置信度和提升度在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的含義，并說(shuō)明它們之間的關(guān)系。3.對(duì)比決策樹(shù)算法和支持向量機(jī)算法在分類任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)。五、綜合應(yīng)用題（總共1題，20分）某電商平臺(tái)收集了用戶的購(gòu)買歷史數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買商品類別、購(gòu)買時(shí)間等信息?，F(xiàn)需要挖掘用戶購(gòu)買行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的方案，并說(shuō)明具體步驟。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.C2.C3.B4.C5.D6.A7.A8.A9.C10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABC3.AB4.ABC5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.√9.×10.×四、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)挖掘一般流程：首先是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，包括數(shù)據(jù)收集、集成、清洗、變換、歸約等；然后選擇合適的挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等；接著進(jìn)行模型構(gòu)建與訓(xùn)練；之后對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模型；最后將模型應(yīng)用到實(shí)際中，獲取有價(jià)值的信息和知識(shí)。2.支持度是指項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率，反映了項(xiàng)集的普遍程度；置信度是指在規(guī)則的前件發(fā)生的條件下，后件發(fā)生的概率，衡量規(guī)則的可靠性；提升度是指置信度與后件在數(shù)據(jù)集中的支持度之比，用于評(píng)估規(guī)則是否比隨機(jī)情況更有價(jià)值。支持度決定了頻繁項(xiàng)集，置信度用于篩選強(qiáng)規(guī)則，提升度幫助判斷規(guī)則的實(shí)際價(jià)值。3.決策樹(shù)算法優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單直觀，易于理解和解釋，適合處理離散型數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系；缺點(diǎn)：容易過(guò)擬合，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感。支持向量機(jī)算法優(yōu)點(diǎn)：能夠處理高維數(shù)據(jù)，泛化能力強(qiáng)，適合處理小樣本數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度高，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理效率低，模型解釋性相對(duì)較差。五、綜合應(yīng)用題方案：采用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。步驟：首先確定最小支持度和最小置信度；然后掃描數(shù)據(jù)集，生成頻繁1