2025年高职（大数据分析技术）数据挖掘算法综合测试题

2025年高职（大数据分析技术）数据挖掘算法综合测试题

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种算法不属于分类算法？（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.K近邻算法D.聚类算法2.数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据之间的相似性C.数据之间的频繁模式D.数据之间的差异性3.决策树算法中，用于选择最佳划分属性的指标通常是（）。A.信息增益B.均方误差C.余弦相似度D.欧氏距离4.支持向量机算法的核心思想是（）。A.寻找最大间隔超平面B.最小化损失函数C.聚类数据D.降维5.以下关于K近邻算法的说法，错误的是（）。A.K值的选择对算法性能有影响B.适用于高维数据C.计算复杂度较高D.可以用于分类和回归任务6.数据挖掘过程中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.模型评估D.数据变换第II卷（非选择题，共70分）7.（10分）简述数据挖掘的定义和主要任务。8.（15分）请详细说明决策树算法的构建过程。9.（15分）支持向量机算法在处理线性不可分数据时，通常采用什么方法？请简要阐述。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80%也购买了商品B，购买商品B的用户中有60%也购买了商品C。10.（20分）请根据上述材料，利用关联规则挖掘算法，计算商品A、B、C之间的关联规则，并分析其支持度、置信度和提升度。材料：有一组关于学生成绩的数据，包括数学、语文、英语成绩，以及是否通过考试。已知部分数据如下：学生1：数学85分，语文78分，英语82分，通过考试；学生2：数学72分，语文65分，英语70分，未通过考试等。11.（20分）请使用决策树算法对这组数据进行分析，构建决策树模型，以预测学生是否能通过考试，并说明决策树中每个节点的划分依据。答案：1.D2.C3.A4.A5.B6.C7.数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值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。8.决策树算法构建过程：首先选择一个属性作为根节点，根据该属性对数据集进行划分，使得划分后的子集在类标记上尽可能纯净。然后对每个子集重复上述过程，直到满足停止条件，如所有子集都属于同一类或子集为空等。9.支持向量机算法处理线性不可分数据时，通常采用核函数方法。通过将低维空间的数据映射到高维空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分，从而能够找到最大间隔超平面进行分类。10.关联规则：A→B，支持度80%，置信度80%，提升度1.33；B→C，支持度60%，置信度60%，提升度1.2。分析：A→B表示购买A的用户中80%也购买B，支持度反映了规则出现的频率，置信度表示在购买A的条件下购买B的概率，提升度大于1说明A和B之间存在关联。同理分析B→C。11.决策树构建：以数学成绩为例，若数学成绩大于等于80分作为一个分支，小于80分作为另一个分支。对于大于80分的分支，再