2025年高职物联网（物联网数据挖掘）试题及答案

2025年高职物联网（物联网数据挖掘）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种算法常用于关联规则挖掘？（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.决策树算法D.支持向量机算法2.数据挖掘中，以下哪个指标用于衡量聚类结果的紧密程度？（）A.纯度B.均方误差C.轮廓系数D.准确率3.关于频繁项集，下列说法正确的是（）A.频繁项集的支持度一定大于最小支持度阈值B.频繁项集的支持度一定小于最小支持度阈值C.频繁项集的支持度与最小支持度阈值无关D.频繁项集的支持度等于最小支持度阈值4.在数据挖掘中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据集成B.数据转换C.数据挖掘算法选择D.数据清理5.以下哪种数据挖掘任务旨在预测连续值？（）A.分类B.回归C.聚类D.关联规则挖掘6.决策树算法中，用于选择划分属性的指标是（）A.信息增益B.均方误差C.支持度D.置信度7.数据挖掘的主要目的是（）A.从大量数据中发现潜在的模式和知识B.对数据进行可视化展示C.对数据进行存储和管理D.对数据进行加密8.以下哪个是无监督学习算法？（）A.朴素贝叶斯算法B.线性回归算法C.K-Means算法D.逻辑回归算法9.在关联规则挖掘中，规则A→B的置信度是指（）A.P(A∩B)B.P(B|A)C.P(A|B)D.P(A)10.数据挖掘中，文本挖掘的主要任务不包括（）A.文本分类B.文本聚类C.情感分析D.数据加密11.以下哪种算法常用于异常检测？（）A.主成分分析算法B.支持向量机算法C.孤立森林算法D.决策树算法12.在聚类算法中，簇内距离小、簇间距离大的聚类效果较好，这体现了聚类的（）A.紧致性B.分离性C.密度D.纯度13.数据挖掘中，数据降维的目的不包括（）A.减少数据存储量B.提高数据挖掘效率C.去除噪声数据D.发现数据中的隐藏模式14.以下哪个是监督学习算法？（）A.K-Means算法B.支持向量机算法C.层次聚类算法D.DBSCAN算法15.决策树中的叶子节点代表（）A.划分属性B.类别标签C.数据样本D.决策规则16.在关联规则挖掘中，规则A→B的支持度是指（）A.P(A∩B)B.P(B)C.P(A)D.P(B|A)17.数据挖掘中，时间序列挖掘主要用于（）A.预测未来趋势B.数据分类C.数据聚类D.关联规则挖掘18.以下哪种算法常用于处理高维数据？（）A.线性回归算法B.支持向量机算法C.主成分分析算法D.决策树算法19.在数据挖掘中，以下哪个不是评估分类模型的指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差20.数据挖掘中，强化学习的主要特点是（）A.智能体与环境交互并通过奖励学习最优策略B.基于历史数据进行预测C.对数据进行分类D.对数据进行聚类第II卷（非选择题，共60分）答题要求：本大题共5小题，共60分。请将答案写在相应的答题区域内。21.（10分）简述数据挖掘的主要流程，并简要说明每个步骤的作用。22.（12分）什么是关联规则挖掘？请解释支持度、置信度和提升度的概念，并说明它们在关联规则挖掘中的作用。23.（12分）在聚类算法中，K-Means算法是一种常用的算法。请简述K-Means算法的基本步骤，并说明其优缺点。24.（13分）材料：某电商平台收集了大量用户的购买记录，包括商品名称、购买时间、购买数量、用户ID等信息。现在想要通过数据挖掘来分析用户的购买行为模式，以便更好地进行商品推荐和营销活动。问题：请设计一个基于这些数据的关联规则挖掘方案，并说明如何选择合适的支持度和置信度阈值。25.（13分）材料：有一批关于学生成绩的数据，包含学生的姓名、课程名称、成绩等信息。学校想要通过数据挖掘来分析学生的学习情况，例如哪些课程的成绩容易出现两极分化，哪些学生的成绩波动较大等。问题：请设计一个数据挖掘方案来解决上述问题，并说明可能会用到哪些算法和技术。答案：1.A2.C3.A4.C5