2025 年大学大数据管理与应用（数据挖掘）试题及答案

2025年大学大数据管理与应用（数据挖掘）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第一部分：选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.K均值算法D.朴素贝叶斯算法2.在数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括以下哪种？（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用模型预测缺失值D.直接忽略缺失值3.数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据之间的相关性C.数据的聚类情况D.数据的分类结果4.以下关于频繁项集的说法，错误的是（）。A.频繁项集是指在数据集中频繁出现的项集B.支持度是衡量频繁项集的重要指标C.频繁项集的长度一定大于1D.发现频繁项集是关联规则挖掘的重要步骤5.决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）。A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.A和B6.数据挖掘中的聚类算法主要用于（）。A.将数据划分成不同的组B.预测数据的未来值C.发现数据中的异常点D.建立数据之间的关联关系7.支持向量机算法在处理（）数据时表现较好。A.线性可分B.线性不可分C.高维稀疏D.以上都对8.以下哪种算法是基于密度的聚类算法？（）A.DBSCAN算法B.K均值算法C.层次聚类算法D.谱聚类算法9.在数据挖掘中，特征选择的目的不包括（）。A.提高模型的性能B.减少数据维度C.增加数据的复杂性D.降低计算成本10.朴素贝叶斯算法的假设是（）。A.特征之间相互独立B.特征之间存在相关性C.数据服从正态分布D.数据服从泊松分布第二部分：多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下属于数据挖掘中监督学习算法的有（）。A.决策树算法B.支持向量机算法C.K均值算法D.朴素贝叶斯算法E.层次聚类算法2.在数据挖掘中，评估分类模型的指标有（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.信息增益3.关联规则挖掘中的兴趣度度量指标包括（）。A.支持度B.置信度C.提升度D.基尼系数E.均方误差4.以下关于数据预处理的说法，正确的有（）。A.数据预处理包括数据清洗、集成、变换等步骤B.数据清洗主要是处理数据中的噪声和缺失值C.数据集成是将多个数据源的数据合并成一个数据集D.数据变换可以对数据进行标准化、归一化等操作E.数据预处理对数据挖掘的结果没有影响5.聚类算法的性能评估指标有（）。A.聚类纯度B.兰德指数C.轮廓系数D.均方误差E.信息增益第三部分：判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法的对错，在括号内打“√”或“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。（）2.分类算法只能用于预测离散型变量。（）3.频繁项集的支持度越高，其在数据集中出现的频率越低。（）4.决策树算法生成的树结构一定是二叉树。（）5.支持向量机算法通过寻找最大间隔超平面来进行分类。（）6.聚类算法不需要预先知道数据的类别信息。（）7.数据挖掘中的特征选择只能使用一种方法。（）8.朴素贝叶斯算法对数据的分布有严格要求。（）9.关联规则挖掘中，置信度高的规则一定具有较高的实用价值。（）10.数据挖掘的结果一定是准确无误的。（）第四部分：简答题（总共3题，每题10分）1.请简要介绍数据挖掘中的分类算法，并说明其应用场景。2.阐述关联规则挖掘的基本概念和主要步骤。3.简述数据预处理在数据挖掘中的重要性及主要内容。第五部分：综合题（总共2题，每题15分）1.给定一个数据集，包含客户的年龄、性别、收入、购买金额等信息。请设计一个数据挖掘方案，使用决策树算法预测客户是否会购买某产品，并说明具体步骤。2.现有一个电商交易数据集，包含商品ID、用户ID、购买时间、购买数量等信息。请运用关联规则挖掘算法，找出可能同时被购买的商品组合，并分析挖掘结果的实用性。答案：第一部分：选择题1.C2.D3.B4.C5.D6.A7.D8.A9.C10.A第二部分：多项选择题1.ABD2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABC第三部分：判断题1.√2.×3.×4.×5.√6.√7.×8.×9.×10.×第四部分：简答题1.分类算法是数据挖掘中用于预测离散型或连续型目标变量的算法。常见的有决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法等。应用场景广泛，如客户分类、疾病诊断、信用评估等。通过对已有数据的学习，建立分类模型，预测新数据的类别。2.关联规则挖掘是发现数据中项集之间关联关系的过程。基本概念包括项集、支持度、置信度等。主要步骤有：首先生成所有频繁项集，然后从频繁项集中提取满足置信度要求的关联规则。3.重要性：数据预处理能提高数据质量，减少噪声和缺失值，提升数据挖掘模型的性能和准确性。主要内容包括数据清洗，处理噪声和缺失值；数据集成，合并多个数据源的数据；数据变换，进行标准化、归一化等操作；数据归约，减少数据量。第五部分：综合题1.步骤：首先对数据集进行预处理，处理缺失值等。然后选择合适的决策树算法，如ID3算法。以年龄、性别、收入等为属性，购买产品与否为目标变量构建决策树。通过计算信息增益等指标选择划分属性，不断递归构建决策树，直到满足停止条件。最后用构建好的决策树对新客户数