东北电力大学《数据挖掘》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

（第2页）制卷人签名：制卷日期制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………学院专业/班级学号姓名题号一二三四五六七八总分阅卷教师得分………………一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下哪种算法不属于分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K近邻D.聚类算法2.数据挖掘中的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.数据之间的聚类结构3.下列关于数据预处理的说法，错误的是（）。A.数据清洗主要是处理缺失值、异常值等B.数据集成是将多个数据源合并成一个C.数据归约就是删除数据中的冗余信息D.数据变换可以对数据进行标准化等操作4.决策树的构建过程中，选择最佳划分属性的依据通常是（）。A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.A和B5.支持向量机的核心思想是（）。A.寻找最大间隔超平面B.进行数据聚类C.构建决策树D.计算数据相似度6.以下哪个不是数据挖掘的应用领域？（）A.金融风险评估B.搜索引擎优化C.操作系统开发D.医疗诊断辅助7.K均值聚类算法中，K的选择通常需要（）。A.根据经验确定B.通过交叉验证等方法确定C.随意设定D.与数据量无关8.数据挖掘中，频繁项集是指（）。A.出现频率高的单个项B.出现频率高的项的集合C.所有项的集合D.出现频率低的项的集合9.朴素贝叶斯分类器的假设是（）。A.特征之间相互独立B.特征之间存在强关联C.特征数量越多越好D.特征与类别无关10.以下哪种算法常用于处理文本数据的分类？（）A.线性回归B.朴素贝叶斯C.主成分分析D.层次聚类二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.数据挖掘的主要任务包括（）。A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.数据可视化E.数据预处理2.下列属于分类算法评估指标的有（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.信息增益3.数据挖掘中，处理高维数据的方法有（）。A.主成分分析B.奇异值分解C.决策树剪枝D.特征选择E.聚类4.以下关于聚类算法的说法，正确的有（）。A.层次聚类可以生成不同层次的聚类结果B.DBSCAN算法能发现任意形状的簇C.K均值聚类算法对初始聚类中心敏感D.谱聚类算法基于图论思想E.聚类算法不需要预先知道类别5.关联规则挖掘中，常用的支持度和置信度阈值的作用是（）。A.控制频繁项集的数量B.控制关联规则的数量C.筛选出有价值的频繁项集和关联规则D.与数据量无关E.影响挖掘结果的准确性三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打“√”，错误的打“×”）1.数据挖掘可以从大量数据中发现未知的、有价值的信息和模式。（）2.分类算法只能用于预测连续型变量。（）3.数据预处理是数据挖掘的重要步骤，对挖掘结果没有影响。（）4.决策树的深度越大，分类效果一定越好。（）5.支持向量机在处理非线性可分数据时表现不佳。（）6.聚类算法可以将数据划分为不同的类别，且类别是已知的。（）7.频繁项集的支持度一定大于最小支持度阈值。（）8.朴素贝叶斯分类器在数据特征存在依赖关系时效果更好。（）9.数据挖掘算法的性能只与算法本身有关，与数据无关。（）10.数据可视化是数据挖掘的最终目标之一。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要阐述数据挖掘中分类算法的基本原理和一般步骤。2.说明数据预处理中数据清洗的主要内容和方法。3.简述关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义及作用。五、综合题（总共1题，每题20分）假设你是一个数据分析师，负责分析某电商平台的用户购买数据。数据包含用户ID、购买时间、购买商品类别、购买