2025年高职（大数据技术）数据挖掘算法试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据挖掘算法试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）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.K近邻算法C.支持向量机算法D.聚类算法2.数据挖掘中，用于处理数值型数据的离散化方法是？A.等宽离散化B.关联规则挖掘C.主成分分析D.奇异值分解3.以下关于Apriori算法的说法，错误的是？A.是一种经典的关联规则挖掘算法B.采用逐层搜索的迭代方法C.不需要用户指定最小支持度D.可以发现频繁项集4.决策树算法中，用于选择划分属性的指标是？A.信息增益B.均方误差C.相关系数D.余弦相似度5.支持向量机算法中，核函数的作用是？A.对数据进行归一化处理B.将低维数据映射到高维空间C.计算数据的距离D.进行数据的分类6.K近邻算法中，K值的选择对分类结果有重要影响，以下说法正确的是？A.K值越大，分类越准确B.K值越小，分类越准确C.K值适中时分类效果最好D.K值的选择与分类效果无关第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本卷共4题，每题5分。请将正确答案填写在横线上。1.数据挖掘的主要任务包括______、______、______、______等。2.聚类算法中，常用的距离度量方法有______、______、______等。3.关联规则挖掘中，支持度的计算公式为______，置信度的计算公式为______。4.数据预处理包括______、______、______、______等步骤。三、简答题（共20分）答题要求：本卷共2题，每题10分。简要回答问题。1简述决策树算法的基本原理和构建过程。2简述支持向量机算法的基本原理和分类过程。四、材料分析题（共15分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：在某电商平台的用户购买行为数据中，发现用户经常同时购买洗发水和沐浴露。经过数据挖掘分析，得到以下关联规则：洗发水->沐浴露，支持度为0.2，置信度为0.8。1.解释支持度和置信度的含义。2.根据上述关联规则，分析其商业价值。五、算法设计题（共15分）答题要求：请设计一个简单的K近邻算法实现对鸢尾花数据集的分类。要求写出主要步骤和关键代码。答案：第I卷：1.D2.A3.C4.A5.B6.C第II卷：二、1.分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等2.欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离等3.支持度=包含该规则的事务数/总事务数；置信度=包含该规则的事务数/包含前件的事务数4.数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约三、1.决策树算法基本原理是基于信息论中的信息增益来选择划分属性，构建一棵决策树。构建过程：首先选择一个最优划分属性，将数据集划分为多个子集；然后对每个子集重复上述过程，直到子集中的样本属于同一类或达到停止条件。2.支持向量机算法基本原理是寻找一个最优超平面将不同类别的数据分开，使间隔最大。分类过程：首先选择合适的核函数将低维数据映射到高维空间，然后求解最优超平面的参数，最后根据超平面进行分类。四、1.支持度表示在所有事务中，同时购买洗发水和沐浴露的比例。置信度表示在购买洗发水的用户中，购买沐浴露的比例。2.商业价值在于可以根据该关联规则进行商品推荐，提高洗发水和沐浴露的销售量。例如，当用户购买洗发水时，可以向其推荐沐浴露，增加用户的购买意愿。五、主要步骤：1.加载鸢尾花数据集。2.对数据进行预处理，如归一化。3.计算测试样本与训练样本的距离