2025年高职数据处理（数据挖掘算法）试题及答案

2025年高职数据处理（数据挖掘算法）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）（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内）w1.以下哪种算法不属于聚类算法？（）A.K-Means算法B.决策树算法C.DBSCAN算法D.层次聚类算法w2.在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差w3.关联规则挖掘中，支持度的含义是（）。A.规则的可信程度B.包含该规则的事务占总事务的比例C.规则的有趣程度D.规则的实用性w4.以下哪个算法常用于处理文本数据的分类问题？（）A.支持向量机B.K近邻算法C.朴素贝叶斯算法D.以上都是w5.数据挖掘中的数据预处理步骤不包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据挖掘算法选择D.数据变换w6.对于频繁项集挖掘，以下说法正确的是（）。A.频繁项集的支持度一定大于最小支持度阈值B.频繁项集的长度一定大于1C.频繁项集的支持度一定小于最小支持度阈值D.频繁项集的长度一定小于1第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）简述K-Means算法的基本步骤。w8.（15分）请说明决策树算法的优点和缺点。w9.（15分）在文本分类中，朴素贝叶斯算法的基本原理是什么？请举例说明其应用场景。材料：有一批客户购买商品的数据，包括客户的年龄、性别、购买金额等信息。现在要对客户进行分类，以便针对不同类型的客户制定营销策略。w10.（20分）请选择一种合适的数据挖掘算法对上述材料中的客户数据进行分类，并说明选择该算法的理由。同时，描述该算法的具体实现步骤。w11.（20分）假设我们有一个数据集，其中包含多个属性和一个目标属性。请设计一个实验来比较决策树算法和支持向量机算法在该数据集上的分类性能。实验应包括数据集的划分、模型训练、模型评估等步骤，并说明如何衡量两种算法性能的优劣。答案：w1.Bw2.Dw3.Bw4.Dw5.Cw6.Aw7.1.随机选择K个初始聚类中心。2.计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心所在的簇。3.重新计算每个簇的中心，即簇中所有数据点的均值。4.重复步骤2和3，直到聚类中心不再变化或满足终止条件。w8.优点：1.简单直观易理解。2.不需要大量的计算资源。3.可解释性强。缺点：1.容易过拟合。2.对数据的噪声敏感。3.对于连续属性的处理能力有限。w9.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。它通过计算每个类别下各个特征的概率，然后根据贝叶斯公式计算样本属于每个类别的概率，选择概率最大的类别作为预测结果。应用场景：如垃圾邮件分类，根据邮件的特征（如关键词等）判断是否为垃圾邮件。w10.可以选择决策树算法。理由：决策树算法简单易懂，能够处理数值型和类别型数据，对于客户数据的分类问题有较好的适用性。实现步骤：1.数据预处理，包括清洗、编码等。2.选择合适的属性作为决策树的节点。3.根据属性的不同取值划分数据集。4.递归构建决策树，直到满足停止条件。5.对新的客户数据进行分类预测。w11.1.数据集划分：将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，例如70%作为训练集，30%作为测试集。2.模型训练：使用训练集分别训练决策树算法和支持向量机算法。3.模型评估步骤：使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。4.衡