2025年大学数据挖掘技术（算法应用）试题及答案

2025年大学数据挖掘技术（算法应用）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30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案填写在相应位置。1.以下哪种算法常用于处理分类问题且基于概率模型？A.决策树算法B.支持向量机算法C.朴素贝叶斯算法D.K近邻算法2.在数据挖掘中，用于评估聚类算法效果的常用指标不包括以下哪项？A.纯度B.均方误差C.轮廓系数D.兰德指数3.以下关于关联规则挖掘的说法，错误的是？A.关联规则挖掘主要发现数据中项集之间的关联关系B.频繁项集是关联规则挖掘的重要基础C.支持度和置信度是衡量关联规则的关键指标D.关联规则挖掘只能处理数值型数据4.对于数据挖掘中的回归分析，以下哪种方法不属于线性回归？A.简单线性回归B.岭回归C.逻辑回归D.多元线性回归5.以下哪种算法在处理数据不平衡问题上表现较好？A.AdaBoost算法B.K均值算法C.主成分分析算法D.层次聚类算法6.数据挖掘中，用于降维的算法是？A.决策树算法B.支持向量机算法C.主成分分析算法D.K近邻算法第II卷（非选择题共70分）（共2题，每题10分）答题要求：请简要回答问题，要求语言简洁明了，逻辑清晰。7.简述数据挖掘中分类算法和聚类算法的主要区别。8.请说明支持向量机算法的基本原理及在数据挖掘中的应用场景。（共2题，每题15分）答题要求：结合所学知识，对问题进行详细阐述，观点明确，论证合理。9.阐述在数据挖掘中如何进行数据预处理，包括哪些主要步骤及其作用。10.举例说明决策树算法在实际数据挖掘项目中的应用过程，包括如何构建决策树以及如何进行决策树的剪枝。（共2题，每题20分）答题要求：阅读材料，回答问题。要求紧扣材料，分析准确，条理清晰。材料：在某电商平台的用户行为数据挖掘项目中，需要分析用户购买行为与商品属性之间的关系。通过收集大量用户购买记录，包括用户ID、购买商品ID、商品类别、购买时间等信息，运用数据挖掘技术进行分析。11.根据上述材料，你认为可以采用哪些数据挖掘算法来分析用户购买行为与商品属性之间的关系？请说明理由。12.请设计一个简单的数据挖掘流程，用于从上述材料中的数据中发现有价值的信息，包括数据预处理、算法选择、模型评估等步骤。答案：1.C2.B3.D4.C5.A6.C7.分类算法是已知类别标签的数据进行训练，构建分类模型，用于预测未知数据的类别。聚类算法则是将数据对象按照相似性划分为不同的簇，事先不知道数据的类别标签。分类算法目标明确，是有监督学习；聚类算法是无监督学习，需要自己发现数据中的结构。8.支持向量机算法基本原理是寻找一个最优超平面将不同类别的数据分隔开，使间隔最大化。应用场景包括文本分类、图像识别、异常检测等领域，能有效处理高维数据，在非线性可分情况下通过核函数进行转换处理。9.数据预处理主要步骤包括数据清洗，去除噪声、缺失值等；数据集成，将多个数据源的数据整合；数据变换，进行数据标准化等；数据归约，减少数据量。作用是提高数据质量，为后续挖掘算法提供高质量数据基础，提升挖掘结果的准确性和效率。10.构建决策树：根据数据的属性特征，选择合适的属性作为根节点，按照信息增益等准则递归划分数据集，生成决策树。剪枝：采用预剪枝或后剪枝方法，防止决策树过拟合。如预剪枝在构建过程中根据停止条件停止生长；后剪枝在构建完成后对节点进行合并等操作简化决策树。11.可以采用关联规则挖掘算法，如Apriori算法来发现用户购买商品之间的关联关系，找出经常一起购买的商品组合。还可以使用分类算法中的决策树算法，分析商品属性对用户购买行为的影响，构建分类模型预测用户可能购买的商品类别。12.数据预处理：清洗数据中的缺失值和异常值，对数据进行标准化处理。算法选择：选择关联规则挖掘算法和决策树算