2025 年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）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有监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K近邻算法D.聚类算法2.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3.关联规则挖掘中，支持度和置信度的含义分别是（）A.支持度是指规则在数据集中出现的频率，置信度是指规则成立的概率B.支持度是指规则成立的概率，置信度是指规则在数据集中出现的频率C.支持度是指规则前项和后项同时出现的频率，置信度是指规则成立的概率D.支持度是指规则成立的概率，置信度是指规则前项和后项同时出现的频率4.以下关于数据预处理的说法错误的是（）A.数据清洗主要是处理缺失值、异常值等B.数据集成是将多个数据源合并成一个数据集C.数据归约是对数据进行压缩，减少数据量D.数据转换是将数据的格式进行转换，不改变数据内容5.决策树算法中，选择最优划分属性的依据是（）A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.以上都是6.支持向量机的核心思想是（）A.找到一个超平面将不同类别的数据分开B.找到一个最小化的分类误差C.找到一个最大间隔的超平面将不同类别的数据分开D.找到一个最大化的分类准确率7.在聚类算法中，K-Means算法的主要步骤不包括（）A.随机选择K个聚类中心B.计算每个数据点到聚类中心的距离C.合并距离最近的聚类D.更新聚类中心8.以下哪种数据挖掘任务可以用于预测客户是否会购买某种产品？（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.异常检测9.数据挖掘中的特征选择方法不包括（）A.基于信息增益的方法B.基于方差的方法C.基于模型的方法D.基于距离的方法10.以下关于深度学习在数据挖掘中的应用说法正确的是（）A.深度学习只能用于图像识别B.深度学习不需要大量的数据C.深度学习可以自动提取数据的特征D.深度学习算法简单，容易理解二、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，请将正确答案填在括号内）1.以下哪些算法属于无监督学习算法？（）A.决策树B.聚类算法C.关联规则挖掘算法D.支持向量机2.在数据挖掘中，常用的评估回归模型性能的指标有（）A.均方误差B.平均绝对误差C.决定系数D.准确率3.关联规则挖掘中，提升度的含义是（）A.提升度大于1表示规则有意义B.提升度小于1表示规则有意义C.提升度是指规则的置信度与期望置信度的比值D.提升度是指规则的支持度与期望支持度的比值4.以下关于数据挖掘流程的说法正确的是（）A.数据挖掘流程包括数据预处理、模型选择与训练、模型评估与优化等步骤B.数据挖掘流程是固定不变的，不能根据实际情况调整C.数据挖掘流程中，模型评估与优化是可选步骤D.数据挖掘流程中，数据预处理是非常重要的一步5.以下哪些是数据挖掘中常用的特征工程方法？（）A.特征提取B.特征选择C.特征构建D.特征转换三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，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.有监督学习算法需要有标记的数据进行训练。（）3.关联规则挖掘中，支持度越高的规则越有意义。（）4.数据预处理的目的是为了提高数据质量，以便更好地进行数据挖掘。（）5.决策树算法只能处理数值型数据。（）6.支持向量机可以处理非线性可分的数据。（）7.在聚类算法中，K值的选择是固定的，不需要根据数据情况调整。（）8.分类算法可以用于预测连续型变量的值。（）9.数据挖掘中的特征选择是为了减少数据维度，提高模型性能。（）10.深度学习是一种传统的数据挖掘算法。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据挖掘的主要任务有哪些？2.说明决策树算法的基本原理和构建过程。3.解释支持向量机中核函数的作用。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，综合分析并解答问题）1.给定一个数据集，包含客户的年龄、性别、收入、购买记录等信息，要求构建一个分类模型来预测客户是否会购买某种产品。请描述你会采用的步骤和方法。2.假设你正在进行一个电商平台的关联规则挖掘，分析用户购买商品之间的关联关系。请说明你会如何进行数据准备、关联规则挖掘以及结果分析。答案一、选择题1.D2.D3.A4.D5.D6.C7.C8.A9.D10.C二、多项选择题1.BC2.ABC3.AC4.AD5.ABCD三、判断题1.√2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.×四、简答题1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、异常检测等。分类用于预测数据的类别；聚类将数据分成不同的簇；关联规则挖掘发现数据中项集之间的关联关系；回归分析预测数值型变量的值；异常检测找出数据中的异常点。2.决策树算法的基本原理是基于信息熵或基尼指数等指标，选择最优的属性对数据集进行划分，使得划分后的子集纯度更高。构建过程包括：选择根节点属性，对数据集进行划分，递归构建子树，直到满足停止条件，如所有子集属于同一类或没有可划分的属性等。3.核函数在支持向量机中的作用是将低维空间中的线性不可分数据映射到高维空间，使其在高维空间中变得线性可分。通过核函数，不需要显式地计算高维空间中的特征向量，而是直接计算核函数值，大大减少了计算量。常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。五、综合题1.步骤和方法如下：首先进行数据预处理，包括清洗缺失值、异常值，对数据进行编码等。然后选择合适的分类算法，如决策树、支持向量机等。使用训练数据进行模型训练，调整模型参数。接着用测试数据评估模型性能，如准确率、召回率等。最后根据评估结果对模型进行优化，直到达到满意的性能。2.数据准备：收集电商平台的用户购买记录数据，进行清洗和预处理，包括处理缺失值、