2025年高职（大数据应用技术）数据挖掘实务综合测试题

2025年高职（大数据应用技术）数据挖掘实务综合测试题

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。1.数据挖掘中，以下哪种算法常用于分类任务？（）A.K-Means算法B.Apriori算法C.决策树算法D.主成分分析算法2.在数据挖掘流程中，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.数据转换3.以下关于关联规则挖掘的说法，正确的是（）A.支持度越高的规则越有价值B.置信度反映了规则的可靠性C.提升度小于1表示规则有意义D.频繁项集一定能生成强关联规则4.对于连续型数据的离散化，常用的方法不包括（）A.等宽离散化B.等频离散化C.基于聚类的离散化D.线性回归离散化5.数据挖掘中，处理缺失值的方法有（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用中位数填充D.以上都是6.以下哪种算法是无监督学习算法？（）A.支持向量机B.朴素贝叶斯C.神经网络D.层次聚类算法7.在分类算法中，决策树的构建依据是（）A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.A和B8.数据挖掘的目标不包括（）A.预测趋势和行为B.发现隐藏模式C.验证已知理论D.提高决策质量9.对于文本数据挖掘，常用的技术有（）A.词法分析B.句法分析C.情感分析D.以上都是10.以下关于聚类算法的说法，错误的是（）A.K-Means算法对初始聚类中心敏感B.DBSCAN算法能发现任意形状的簇C.层次聚类算法不能指定聚类簇数D.谱聚类算法常用于处理大规模数据11.数据挖掘中，评估分类模型性能的指标有（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是12.以下哪种数据类型不适合用数据挖掘技术处理？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.静态数据13.在数据挖掘中，特征选择的目的是（）A.减少数据维度B.提高模型性能C.降低计算复杂度D.以上都是14.以下关于支持向量机的说法，正确的是（）A.可以用于线性和非线性分类B.核函数用于将低维数据映射到高维空间C.找到的分类超平面最大化间隔D.以上都是15.数据挖掘中，时间序列分析主要用于（）A.预测未来趋势B.发现周期性规律C.分析数据变化模式D.以上都是16.对于大数据集的处理，数据挖掘算法需要具备的特性不包括（）A.高效性B.可扩展性C.准确性D.复杂性17.以下哪种算法常用于数据降维？（）A.奇异值分解B.主成分分析C.因子分析D.以上都是18.在数据挖掘中，数据可视化的作用是（）A.直观展示数据B.发现数据中的模式C.辅助分析决策D.以上都是19.以下关于朴素贝叶斯分类器的说法，错误的是（）A.基于贝叶斯定理B.假设特征之间相互独立C.对连续型数据处理能力强D.常用于文本分类等任务20.数据挖掘的应用领域不包括（）A.金融领域B.医疗领域C.教育领域D.娱乐领域第II卷（非选择题，共60分）21.（8分）简述数据挖掘的主要任务，并各举一个应用实例。22.（12分）请详细说明K-Means算法的原理及步骤。23.（12分）给定以下数据集：|ID|属性1|属性2|类别||---|---|---|---||1|3|4|A||2|5|2|A||3|2|6|A||4|7|1|A||5|4|5|A||6|8|3|A||7|6|7|A||8|1|8|A||9|9|2|A||10|3|9|A||11|5|6|A||12|7|4|A||13|2|8|A||14|6|1|A||15|8|5|A||16|4|7|A||17|1|9|A||18|9|3|A||19|3|6|A||20|5|8|A|请使用K-Means算法，将这些数据分为3个簇。假设初始聚类中心为(3,4),(7,1),(2,8)。（要求写出详细计算过程）24.（14分）材料：在某电商平台的销售数据中，发现购买手机的用户往往也会购买手机壳。通过数据挖掘技术，希望进一步分析这种关联关系，并挖掘出更多有价值的关联规则，以用于精准营销。问题：（1）请简述关联规则挖掘的基本概念和相关指标。（2）针对上述材料中的电商销售数据，请设计一个关联规则挖掘的流程，并说明每一步的目的和方法。2.（14分）材料：某医院收集了患者的一系列医疗数据，包括症状、诊断结果、治疗方法等，希望通过数据挖掘技术辅助医生进行疾病诊断和治疗方案推荐。问题：（1）请说明在这种医疗数据挖掘场景中，可能用到的分类算法及其特点。（2）假设要构建一个预测某种疾病的分类模型，简述如何进行数据预处理、模型选择与评估。答案：1.C2.C3.B4.D5.D6.D7.D8.C9.D10.C11.D12.D13.D14.D15.D16.D17.D18.D19.C20.D21.数据挖掘主要任务及实例：分类，如预测客户是否会购买产品；聚类，如将客户按消费习惯聚类；关联规则挖掘，如超市中商品的关联购买关系；异常检测，如信用卡欺诈检测；趋势分析，如股票价格走势预测。22.K-Means算法原理：通过迭代将数据点划分到K个簇中，使簇内数据点相似度高，簇间相似度低。步骤：初始化K个聚类中心；计算每个数据点到聚类中心的距离，划分到最近簇；重新计算簇中心；重复步骤2和3直到收敛。23.计算过程：第一次迭代，计算各数据点到初始聚类中心的距离，划分到最近簇，重新计算簇中心；第二次迭代，重复上述步骤，直到收敛，最终得到分为3个簇的结果。24.（1）关联规则挖掘概念：发现数据中项集之间的关联关系。指标：支持度、置信度、提升度。（2）流程：数据预处理，清理和集成数据；生成频繁项集，用Apriori算法等；生成