2025年大学数据挖掘技术（挖掘算法应用）试题及答案

2025年大学数据挖掘技术（挖掘算法应用）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：本题共10小题，每小题3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。1.以下哪种算法常用于处理分类问题且基于信息增益来选择特征？A.决策树算法B.支持向量机算法C.朴素贝叶斯算法D.K近邻算法2.在K均值聚类算法中，关于K值的选择，以下说法正确的是？A.K值越大越好B.K值越小越好C.需要根据数据的实际分布和聚类效果来确定D.随意选择一个值即可3.以下哪个不是关联规则挖掘中常用的衡量指标？A.支持度B.置信度C.提升度D.准确率4.对于线性回归模型，其目标是？A.找到一条直线使得所有样本点都在直线上B.找到一条直线使得样本点到直线的距离之和最小C.找到一条直线使得样本点到直线的距离平方和最小D.找到一条直线使得样本点到直线的垂直距离平方和最小5.以下哪种算法适合处理高维数据且能有效降低数据维度？A.主成分分析算法B.聚类算法C.分类算法D.回归算法6.在决策树算法中，当构建决策树时，选择划分属性的依据是？A.使得划分后的信息熵最大B.使得划分后的信息熵最小C.随机选择属性D.选择取值最多的属性7.支持向量机算法中，核函数的作用是？A.对数据进行分类B.将低维数据映射到高维空间进行分类C.计算数据的相似度D.进行数据的降维8.以下哪种算法不属于无监督学习算法？A.聚类算法B.关联规则挖掘算法C.决策树算法D.主成分分析算法9.在朴素贝叶斯算法中，假设特征之间是？A.相互独立的B.相互关联的C.部分独立部分关联D.没有关系10.对于K近邻算法，K值的选择对分类结果的影响是？A.K值越大，分类越准确B.K值越小，分类越准确C.K值适中时分类效果较好D.K值对分类结果没有影响第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述决策树算法的基本原理，并说明其在处理数据时的优点和缺点。12.（15分）请详细阐述K均值聚类算法的步骤，并说明在实际应用中如何评估聚类效果。13.（15分）关联规则挖掘中，支持度、置信度和提升度的含义分别是什么？请举例说明如何利用这些指标来分析关联规则。14.（15分）材料：在一个电商平台上，收集了大量用户的购买记录，包括商品名称、购买时间、购买数量等信息。现在要分析用户购买行为的关联规则。问题：请描述如何运用关联规则挖掘算法来分析这些数据，找出用户购买商品之间的潜在关联。15.（15分）材料：有一组关于房价的数据，包含房屋面积、房龄、周边配套设施等特征，以及对应的房价。问题：请说明如何使用线性回归算法建立房价预测模型，并解释模型评估指标（如均方误差等）的意义。答案：1.A2.C3.D4.C5.A6.B7.B8.C9.A10.C11.决策树算法基本原理：它是基于树结构进行决策的，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出，叶节点是类别或值。优点：简单直观，易于理解和解释；不需要大量的训练数据；能够处理数值型和分类型数据。缺点：容易过拟合；对数据的噪声敏感；在处理高维数据时效果可能不佳。12.K均值聚类算法步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个样本到聚类中心的距离，将样本分配到最近的聚类中心；接着重新计算每个聚类的中心；重复上述步骤直到聚类中心不再变化。评估聚类效果的方法：可以通过计算簇内距离（如欧氏距离）的总和，值越小聚类效果越好；也可以使用轮廓系数，其值越接近1聚类效果越好。13.支持度表示项集在数据集中出现的频率；置信度是在包含A的事务中同时包含B的比例；提升度是置信度与A和B单独出现概率乘积的比值。例如，在超市购物数据中，若支持度高的规则“啤酒→尿布”，说明二者同时购买的情况频繁；置信度高表示买啤酒的人很可能买尿布；提升度高则表明二者关联显著，比单独购买更有价值。1分析这些数据运用关联规则挖掘算法的步骤：首先对数据进行预处理，如数据清洗、转换等。然后设置支持度和置信度阈值。接着使用Apriori算法等挖掘频繁项集，再基于频繁项集生成关联规则。最后对生成的规则进行评估和筛选，找出有价值的用户购买商品之间的潜在关联。15.使用线性回归算法建立房价