2025年大学大二（数据科学与大数据技术）数据挖掘算法阶段测试试题及答案

2025年大学大二（数据科学与大数据技术）数据挖掘算法阶段测试试题及答案

（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，每题只有一个选项符合题意，请将正确答案的序号填在括号内）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.聚类算法D.朴素贝叶斯算法2.在决策树算法中，用于选择划分属性的准则通常是（）。A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.以上都有可能3.支持向量机算法主要用于解决（）问题。A.分类B.回归C.聚类D.关联规则挖掘4.朴素贝叶斯算法基于（）假设。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.以上都不对5.以下关于聚类算法的说法，错误的是（）。A.聚类算法不需要预先定义类别B.聚类算法的结果是将数据分成不同的簇C.聚类算法可以用于数据降维D.聚类算法的评价指标只有一种6.在K近邻算法中，K值的选择对分类结果有重要影响，一般来说，K值越大（）。A.分类越准确B.分类越不准确C.对分类结果没有影响D.以上都不对7.关联规则挖掘中，支持度和置信度是两个重要的概念，支持度表示（）。A.规则成立的概率B.包含该规则的事务占总事务的比例C.规则的准确性D.以上都不对8.以下哪种算法常用于处理文本数据的分类和聚类？（）A.神经网络算法B.遗传算法C.蚁群算法D.粒子群算法9.数据挖掘中的降维算法主要目的是（）。A.减少数据的维度，提高计算效率B.增加数据的维度，提高模型的复杂度C.对数据进行加密D.以上都不对10.随机森林算法是基于（）算法改进而来的。A.决策树算法B.支持向量机算法C.聚类算法D.关联规则挖掘算法第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述决策树算法的基本原理。12.（15分）请说明支持向量机算法中核函数的作用，并列举几种常见的核函数。13.（15分）材料：在某电商平台的用户购买行为数据中，发现购买了商品A的用户中有60%也购买了商品B，而在所有用户中，同时购买商品A和商品B的用户占比为30%。已知购买商品A的用户占总用户数的50%。问题：求购买商品A的用户中购买商品B的条件概率，并分析商品A和商品B之间的关联关系。14.（15分）材料：某数据集包含多个属性，如年龄、收入、消费金额等，现在要对该数据集进行分类，将用户分为高消费用户和低消费用户。已知有一个分类模型，其对部分数据的预测结果如下：实际为高消费用户的样本中有80个被正确预测为高消费用户，20个被错误预测为低消费用户；实际为低消费用户的样本中有70个被正确预测为低消费用户，30个被错误预测为高消费用户。问题：计算该分类模型的准确率、召回率和F1值，并对模型的性能进行评价。15.（15分）材料：有一个数据集，包含特征X1、X2、X3，目标变量Y。现在要使用线性回归算法建立模型，通过最小二乘法求解回归系数。已知部分计算结果如下：样本数量n=100，$\sum_{i=1}^{n}X_{1i}=500$，$\sum_{i=1}^{n}X_{2i}=300$，$\sum_{i=1}^{n}X_{3i}=200$，$\sum_{i=1}^{n}Y_{i}=1000$，$\sum_{i=1}^{n}X_{1i}^2=3000$，$\sum_{i=1}^{n}X_{2i}^2=1500$，$\sum_{i=1}^{n}X_{3i}^2=1000$，$\sum_{i=1}^{n}X_{1i}Y_{i}=6000$，$\sum_{i=1}^{n}X_{2i}Y_{i}=4000$，$\sum_{i=1}^{n}X_{3i}Y_{i}=3000$。问题：建立线性回归模型$Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3$，并求解回归系数$\beta_0$、$\beta_1$、$\beta_2$、$\beta_3$。答案：1.C2.A3.A4.A5.D6.B7.B8.A9.A10.A11.决策树算法的基本原理是基于信息论中的信息增益、基尼系数等准则，对数据集进行递归划分。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满足停止条件。最终形成一棵决策树，可用于对新数据进行分类。12.核函数在支持向量机算法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。常见的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯径向基核函数等。线性核函数适用于线性可分的数据；多项式核函数可通过调整多项式的次数来适应不同复杂程度的数据；高斯径向基核函数在处理非线性数据时表现较好。13.已知购买商品A的用户中有60%也购买了商品B，所以购买商品A的用户中购买商品B的条件概率为60%。从数据来看，购买商品A的用户中有较高比例购买商品B，说明商品A和商品B之间存在较强的关联关系，即购买商品A的用户很有可能同时购买商品B。14.准确率=(80+70)/(80+20+70+30)=0.75；召回率=80/(80+20)=0.8；F1值=2(0.750.8)/(0.75+0.8)≈0.77。该模型的准确率为0.75，召回率为0.8，F1值约