2025年大学（数据科学与大数据技术）数据挖掘综合测试题及答案

2025年大学（数据科学与大数据技术）数据挖掘综合测试题及答案

（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10题，每题3分，每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案填在括号内）w1.以下哪种算法不属于分类算法？（）A.决策树B.K近邻算法C.支持向量机D.关联规则挖掘算法答案：Dw2.数据挖掘中的数据预处理步骤不包括以下哪一项？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据归约答案：Cw3.在聚类算法中，K-Means算法的核心步骤是（）。A.计算距离B.确定聚类中心C.分配数据点到聚类D.以上都是答案：Dw4.以下关于Apriori算法的说法，错误的是（）。A.是一种频繁项集挖掘算法B.采用逐层搜索的迭代方法C.不需要候选生成过程D.利用了先验原理答案：Cw5.支持向量机的目标是（）。A.找到最大间隔超平面B.最小化分类错误C.最大化分类间隔D.以上都是答案：Dw6.数据挖掘中，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.均方误差答案：Dw7.以下哪种数据类型不适合用数据挖掘技术处理？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.加密后的数据答案：Dw8.决策树算法中，用于划分节点的属性选择度量不包括（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.均方根误差答案：Dw9.以下关于数据挖掘应用场景的说法，正确的是（）。A.只能用于商业领域B.可用于医疗、教育等多个领域C.对数据量要求不高D.不需要考虑数据的质量答案：Bw10.在数据挖掘中，降维的目的不包括（）。A.减少数据存储量B.提高算法效率C.增加数据维度D.去除冗余信息答案：C第II卷（非选择题，共70分）w11.简答题（共20分）（总共2题，每题10分）（1）简述数据挖掘的定义和主要任务。（2）请说明K-Means算法的优缺点。w12.论述题（共20分）（总共1题，每题20分）阐述支持向量机在处理线性可分和线性不可分数据时的原理及方法。w13.算法设计题（共15分）（总共1题，每题15分）请设计一个简单的决策树算法来对给定的数据进行分类，数据包含多个属性和对应的类别标签。要求说明算法的基本步骤和如何选择划分属性。w14.案例分析题（共15分）（总共1题，每题15分）某电商平台收集了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。请分析如何运用数据挖掘技术来发现用户的购买模式和偏好，以提高平台的销售策略。材料：用户购买行为数据记录如下：用户A在周一购买了洗发水和沐浴露，花费200元；用户B在周二购买了手机，花费5000元；用户C在周三购买了书籍和文具，花费100元等。w15.综合应用题（共20分）（总共1题，每题20分）给定一个数据集，包含多个特征属性和一个目标变量。请运用所学的数据挖掘知识，选择合适的算法进行模型构建，并对模型进行评估和优化。材料：数据集包含学生的学习时间、作业完成情况、考试成绩等特征，目标变量是是否能通过考试。答案：w（11）.（1）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、预测等。（2）优点：算法简单快速，对处理大数据集有较高的效率；对给定的簇数K，算法收敛速度快。缺点：K值需要事先给定，选择不当会影响聚类效果；对初始聚类中心敏感，不同的初始值可能导致不同的聚类结果；只能发现球形的簇，对于非球形的簇效果较差。w（12）.对于线性可分数据，支持向量机的原理是找到一个超平面将不同类别的数据点完全分开，并且使间隔最大化。通过求解优化问题得到支持向量，构建分类模型。对于线性不可分数据，引入核函数，将低维空间的数据映射到高维空间，使其变得线性可分，然后再按照线性可分的方法进行处理。常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。w（13）.决策树算法基本步骤：首先选择一个属性作为根节点，根据该属性的不同取值将数据集划分为多个子集；然后对每个子集重复上述过程，直到子集中的数据属于同一类别或者满足停止条件。选择划分属性时，可以计算信息增益、信息增益率或基尼指数等指标来衡量每个属性的划分能力，选择指标值最大的属性作为划分属性。w（14）.可以运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，找出频繁出现的商品组合，即购买模式。通过分析用户的购买时间，可以发现不同时间段的购买偏好。结合购买金额，区分出高消费用户群体，针对这些群体制定个性化的推荐策略和促销活动，以提高销售。w（15）.可以选择决策树算法进行模型构建。首先对数据集进行预处理，包括数据清洗、