大学（数据科学与大数据技术）大数据挖掘算法2026年阶段测试题及答案

大学（数据科学与大数据技术）大数据挖掘算法2026年阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不属于聚类算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.决策树算法D.层次聚类算法2.关于Apriori算法，以下说法错误的是（）A.是一种关联规则挖掘算法B.基于支持度和置信度来筛选规则C.会产生大量候选集D.适用于处理大数据集时效率很高3.梯度下降法中，步长的选择（）A.越大越好B.越小越好C.需要根据具体情况调整，过大可能不收敛，过小收敛慢D.固定不变4.以下哪个不是分类算法（）A.朴素贝叶斯算法B.支持向量机算法C.PageRank算法D.神经网络算法5.K-Means算法中，K的选择（）A.越大越好B.越小越好C.通常需要通过实验等方法确定一个合适的值D.随意设定6.对于DBSCAN算法，核心对象的定义是（）A.密度大于某个阈值的点B.距离其他点都很远的点C.处于聚类中心的点D.所有点都是核心对象7.以下关于回归算法的说法，正确的是（）A.只能处理线性关系B.可以处理非线性关系C.预测结果一定准确D.不需要训练数据8.随机森林算法是基于（）A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.聚类算法9.以下哪种算法常用于处理不平衡数据（）A.SMOTE算法B.Apriori算法C.K-Means算法D.梯度下降法10.对于大数据挖掘算法中的模型评估，常用的指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.数据量二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪些算法属于无监督学习算法（）A.K-Means算法B.决策树算法C.DBSCAN算法D.层次聚类算法E.朴素贝叶斯算法2.Apriori算法中，支持度和置信度的作用是（）A.支持度用于筛选频繁项集B.置信度用于评估规则的可靠性C.支持度越高的规则越好D.置信度越高的规则越好E.两者没有关系3.以下关于梯度下降法的优化策略，正确的有（）A.采用自适应学习率B.动量法C.Adagrad算法D.Adadelta算法E.RMSProp算法4.分类算法中，评价模型性能的指标有（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.交叉熵5.以下哪些算法可以用于特征选择（）A.主成分分析算法B.决策树算法C.支持向量机算法D.随机森林算法E.聚类算法三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打√或×）1.K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感。（）2.Apriori算法生成的频繁项集一定是满足用户需求的关联规则。（）3.梯度下降法一定能找到全局最优解。（）4.朴素贝叶斯算法假设特征之间是相互独立的。（）5.DBSCAN算法可以自动确定聚类的个数。（）6.回归算法只能用于预测数值型数据。（）7.随机森林算法中的决策树之间是相互独立的。（）8.对于不平衡数据，直接使用分类算法会导致模型偏向多数类。（）9.模型评估指标在不同的应用场景下重要性相同。（）10.大数据挖掘算法在处理大规模数据时都能保持高效。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述K-Means算法的基本步骤。2.说明Apriori算法中频繁项集生成的过程。3.简述梯度下降法的原理及如何应用于线性回归模型。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识详细解答问题）1.假设你有一个数据集，包含多个特征和一个类别标签，现在需要对其进行分类。请选择一种合适的分类算法，并说明理由。同时，描述如何使用该算法进行模型训练和评估。2.对于一个存在数据不平衡的数据集，有哪些方法可以进行处理？请详细阐述至少两种方法，并说明其原理和优缺点。答案：一、选择题1.C2.D3.C4.C5.C6.A7.B8.A9.A10.D二、多项选择题1.ACD2.AB3.ABCDE4.ABC5.ABD三、判断题1.×2.×3.×4.√5.√6.×7.√8.√9.×10.×四、简答题1.1.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，将其划分到最近的聚类中。3.重新计算每个聚类的中心。4.重复2、3步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。2.1.扫描数据集，生成候选1项集。2.根据支持度阈值筛选频繁1项集。3.由频繁k项集生成候选k+1项集。4.再次根据支持度阈值筛选频繁k+1项集，重复此过程直到无法生成新的频繁项集。3.梯度下降法原理是通过不断调整模型参数，使得损失函数值逐渐减小。在线性回归模型中，通过计算损失函数对参数的梯度，并按照梯度方向更新参数，直到收敛到一个局部最优解。五、综合题1.可以选择决策树算法。理由：它对数据特征的要求不高，不需要进行复杂的数据预处理，能够处理非线性关系，并且易于理解和解释。训练过程：使用训练数据集构建决策树模型。评估：可以使用测试数据集计算准确率、召回率、F