2025年大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)（數(shù)據(jù)挖掘）下學(xué)期期中測試卷

（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分類算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.K-MeansD.樸素貝葉斯2.在數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)預(yù)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)變換3.關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，以下說法錯誤的是（）A.支持度表示規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率B.置信度反映規(guī)則的可靠性C.提升度大于1表示規(guī)則有意義D.高支持度的規(guī)則一定是強關(guān)聯(lián)規(guī)則4.決策樹中，用于選擇劃分屬性的準則通常是（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.均方誤差D.A和B5.以下哪個是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.線性回歸B.主成分分析C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.在K-Means算法中，K的選擇（）A.越大越好B.越小越好C.需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點和問題需求確定D.固定為某個值7.數(shù)據(jù)挖掘中，處理高維數(shù)據(jù)時常用的方法是（）A.降維B.增加樣本C.提高模型復(fù)雜度D.直接忽略部分維度8.支持向量機的核心思想是（）A.找到最大間隔超平面B.最小化分類錯誤C.最大化數(shù)據(jù)點之間的距離D.以上都不對9.樸素貝葉斯分類器基于的假設(shè)是（）A.屬性之間相互獨立B.屬性之間存在強相關(guān)性C.屬性之間部分獨立D.不需要假設(shè)10.對于頻繁項集挖掘，以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適合存儲候選項集？（）A.哈希表B.鏈表C.樹D.數(shù)組二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，漏選得2分，錯選不得分）1.數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)包括（）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.回歸分析E.數(shù)據(jù)可視化2.以下哪些是分類算法的評價指標？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差E.交叉熵3.關(guān)于聚類算法，正確的說法有（）A.K-Means算法對初始聚類中心敏感B.DBSCAN算法能發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇C.層次聚類算法分為凝聚式和分裂式D.聚類結(jié)果的評價指標有輪廓系數(shù)等E.聚類不需要事先給定類別標簽4.數(shù)據(jù)挖掘中常用的距離度量有（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.漢明距離E.切比雪夫距離5.以下哪些技術(shù)可以用于數(shù)據(jù)降維？（）A.主成分分析B.奇異值分解C.線性判別分析D.決策樹剪枝E.聚類三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打√或×）1.數(shù)據(jù)挖掘可以從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息和知識，與機器學(xué)習(xí)沒有區(qū)別。（）2.分類算法只能處理離散型數(shù)據(jù)。（）3.在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，支持度和置信度都高的規(guī)則一定是用戶感興趣的規(guī)則。（）4.決策樹的深度越大，模型的泛化能力越強。（）5.無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，K-Means算法是基于密度的聚類算法。（）6.數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的目的是去除無關(guān)和冗余特征，提高模型性能。（）7.支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）8.樸素貝葉斯分類器在處理連續(xù)型數(shù)據(jù)時需要進行離散化。（）9.頻繁項集挖掘中，Apriori算法是一種深度優(yōu)先搜索算法。（）10.數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要環(huán)節(jié)，能幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)和挖掘結(jié)果。（）四、簡答題（總共三道題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。2.對比決策樹和支持向量機在分類任務(wù)中的優(yōu)缺點。3.解釋K-Means算法的基本原理，并說明如何選擇合適的K值。五、綜合應(yīng)用題（總共一道題，20分，請結(jié)合所學(xué)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、購買數(shù)量等信息?，F(xiàn)在想要挖掘用戶購買行為的關(guān)聯(lián)規(guī)則，以便進行精準營銷。請描述你將如何進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，并說明可能遇到的問題及解決方案。答案：一、單項選擇題1.C2.C3.D4.D5.B6.C7.A8.A9.A10.A二、多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCDE4.ABCDE5.ABC三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.√四、簡答題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、噪聲數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。-數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)整合到一起。-數(shù)據(jù)變換：對數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化等變換，提升數(shù)據(jù)特征。-數(shù)據(jù)歸約：減少數(shù)據(jù)量，降低存儲和計算成本。2.對比決策樹和支持向量機在分類任務(wù)中的優(yōu)缺點決策樹優(yōu)點：-簡單直觀，易于理解和解釋。-能處理離散型和連續(xù)型數(shù)據(jù)。-不需要大量預(yù)處理。決策樹缺點：-容易過擬合。-對數(shù)據(jù)中的噪聲敏感。支持向量機優(yōu)點：-適合處理高維數(shù)據(jù)。-泛化能力強。-能處理線性和非線性分類問題。支持向量機缺點：-計算復(fù)雜度高。-對參數(shù)敏感。3.解釋K-Means算法的基本原理，并說明如何選擇合適的K值K-Means算法基本原理：隨機選擇K個聚類中心，計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)點劃分到最近的聚類中心，然后重新計算聚類中心，重復(fù)此過程直到聚類中心穩(wěn)定。選擇合適的K值方法：-嘗試不同的K值，計算聚類結(jié)果的評價指標，如輪廓系數(shù)等，選擇最優(yōu)的K值。-利用交叉驗證等方法，評估不同K值下模型的性能。五、綜合應(yīng)用題進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘步驟：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗數(shù)據(jù)，處理缺失值等。-構(gòu)建事務(wù)數(shù)據(jù)集：將用戶購買記錄轉(zhuǎn)化為事務(wù)