2025年高职（大数据技术）数据挖掘考核试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据挖掘考核试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确选项前的字母填涂在答题卡相应位置。(总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请认真思考后作答)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.K均值算法C.朴素贝叶斯算法D.支持向量机算法2.在数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标不包括以下哪项？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是发现数据中哪些项之间存在？A.因果关系B.先后顺序C.关联关系D.包含关系4.以下哪个是数据挖掘中处理高维数据的常用方法？A.主成分分析B.线性回归C.聚类分析D.决策树剪枝5.数据挖掘中，频繁项集挖掘是为了找出数据集中出现频率较高的？A.单个项B.项的组合C.记录D.数据集6.以下哪种数据类型不适合直接进行数据挖掘？A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.格式化数据7.在数据挖掘中，提升树是一种基于什么的学习方法？A.梯度提升B.随机森林C.神经网络D.支持向量机8.数据挖掘中，用于处理不平衡数据集的技术有？A.过采样B.欠采样C.调整分类阈值D.以上都是9.以下哪个不是数据挖掘中常用的距离度量方法？A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦相似度D.相关系数10.数据挖掘中，异常检测的主要任务是找出数据中的？A.噪声数据B.重复数据C.异常点D.缺失值第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每题3分，共15分）请在每题中的横线上填写正确答案。1.数据挖掘的主要步骤包括数据预处理、______、模型评估与选择。2.决策树算法中，选择划分属性的常用准则有信息增益、______等。3.聚类算法中，K均值算法的目标是将数据集划分为______个簇。4.数据挖掘中，特征选择的方法有基于过滤的方法、基于______的方法等。5.关联规则挖掘中，支持度表示项集在数据集中出现的______。三、简答题（每题10分，共20分）简要回答下列问题。1.简述数据挖掘中分类算法的基本原理。2.请说明关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义及作用。四、综合分析题（共20分）阅读以下材料，回答问题。材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买商品类别、购买时间、购买金额等。现希望通过数据挖掘技术分析用户的购买行为模式，以进行精准营销。1.请设计一种适合该场景的数据挖掘方法，并说明理由。（10分）2.若要找出购买某类商品的用户群体的特征，应采用什么数据挖掘技术？如何实现？（10分）五、算法设计题（共15分）请设计一个简单的数据挖掘算法来实现对给定数据集的聚类分析。要求说明算法的基本步骤和主要思路。答案：第I卷答案1.B2.D3.C4.A5.B6.D7.A8.D9.D10.C第II卷答案二、填空题答案1.模型构建2.信息增益率3.K4.包装5.频繁程度三、简答题答案1.分类算法的基本原理是基于训练数据集，学习数据的特征与类别之间的关系，构建分类模型。然后利用该模型对新的数据进行类别预测。例如决策树算法，通过对训练数据的递归划分，生成一棵决策树，每个内部节点是一个属性测试，叶节点是类别标签。当新数据到来时，沿着决策树的分支进行属性测试，最终到达叶节点得到预测类别。2.支持度表示项集在数据集中出现的频繁程度，反映了项集的普遍存在性。置信度表示在包含A的事务中同时包含B的概率，体现了规则的可靠性。提升度表示使用规则进行预测时的准确率提升程度，用于衡量规则的实际价值。支持度用于筛选频繁项集，置信度用于生成关联规则，提升度用于评估规则的有效性。四、综合分析题答案1.可以采用关联规则挖掘方法。理由是电商平台的购物数据中，商品之间可能存在关联关系，通过关联规则挖掘可以发现哪些商品经常被一起购买，从而了解用户的购买行为模式，为精准营销提供依据，比如推荐相关联的商品组合给用户。2.应采用聚类分析技术。首先对购买该类商品的用户数据进行特征提取，比如提取购买时间、购买金额、购买频率等特征。然后选择合适的聚类算法，如K均值算法，将用户数据按照特征进行聚类。通过聚类结果分析不同簇用户的特征，例如某个簇的用户购买金额较高，购买时间集中在特定时段等，以便针对不同特征的用户群体进行精准营销。五、算法设计题答案算法基本步骤：1.随机选择K个数据点作为初始聚类中心。2.计算每个数据点到K个聚类中心的距离，将数据点分配到距离最近的聚类中心所在的簇。3.重新计算每个簇