2025 年高职大数据技术（数据挖掘）试题及答案

2025年高职大数据技术（数据挖掘）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）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.支持向量机算法C.聚类算法D.朴素贝叶斯算法2.在数据挖掘中，数据预处理的主要目的不包括（）。A.提高数据质量B.提升算法效率C.增加数据量D.使数据适合挖掘算法3.对于频繁项集挖掘，以下说法正确的是（）。A.频繁项集的支持度一定大于最小支持度B.频繁项集的长度一定相同C.频繁项集的数量与最小支持度无关D.频繁项集一定包含所有的属性4.以下哪个是数据挖掘中关联规则挖掘的经典算法？（）A.Apriori算法B.K-Means算法C.PageRank算法D.Dijkstra算法5.在决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）。A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.A和B6.数据挖掘中的聚类算法是（）。A.有监督学习算法B.无监督学习算法C.半监督学习算法D.强化学习算法7.以下哪种数据类型不适合作为数据挖掘的输入？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.错误数据8.对于数据挖掘中的模型评估，以下指标中用于衡量分类模型准确性的是（）。A.召回率B.F1值C.准确率D.以上都是9.在数据挖掘中，特征选择的主要目的是（）。A.减少数据维度B.增加数据维度C.提高数据噪声D.降低算法复杂度10.以下哪个领域不属于数据挖掘的主要应用领域？（）A.金融B.教育C.娱乐D.以上都是数据挖掘的主要应用领域二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或以上正确答案，请将正确答案填在括号内）1.数据挖掘中常用的数据预处理方法包括（）。A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2.以下属于数据挖掘中分类算法的有（）。A.C4.5算法B.神经网络算法C.AdaBoost算法D.K近邻算法3.在关联规则挖掘中，关于支持度和置信度的说法正确的是（）。A.支持度反映了项集在数据集中出现的频繁程度B.置信度反映了关联规则的可靠性C.支持度越高，关联规则越可靠D.置信度越高，关联规则越频繁出现4.数据挖掘中的聚类算法有（）。A.DBSCAN算法B.OPTICS算法C.BIRCH算法D.CURE算法5.以下哪些是数据挖掘中模型评估的常用指标（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，对的打√，错的打×）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。（）2.分类算法只能处理数值型数据。（）3.频繁项集挖掘中，最小支持度设置得越高，发现的频繁项集数量越多。（）4.关联规则挖掘中，支持度和置信度都大于阈值的规则才是强关联规则。（）5.决策树算法生成的决策树一定是最优的。（）6.聚类算法不需要事先知道数据的类别信息。（）7.数据挖掘中，所有的数据都需要进行预处理。（）8.特征选择可以提高数据挖掘算法的效率和准确性。（）9.模型评估指标在不同的应用场景下重要性相同。（）10.数据挖掘只能处理结构化数据，不能处理非结构化数据。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据挖掘的一般流程，并说明每个步骤的主要任务。2.什么是分类算法？请列举至少三种常见的分类算法，并简要说明其原理。3.在数据挖掘中，如何评估一个聚类算法的性能？请列举至少两个评估指标，并简要说明。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，综合分析和解答问题）1.给定一个数据集，包含客户的年龄、性别、收入、购买频率等属性，目标是预测客户是否会购买某产品。请选择合适的数据挖掘算法，并说明理由。同时，描述如何进行模型评估和优化。2.假设你要进行关联规则挖掘，以发现超市中商品之间的关联关系。请设计一个简单的流程，包括数据准备、算法选择、参数设置等步骤，并解释每个步骤的作用。答案一、选择题1.C2.C3.A4.A5.D6.B7.D8.D9.A10.D二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.AB4.ABCD5.ABCD三、判断题1.√2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.×10.×四、简答题1.数据挖掘一般流程：数据准备（包括采集、清洗、集成等），目的是获取高质量数据；数据探索（了解数据特征、分布等）；模型选择与训练（根据问题选算法并训练）；模型评估（用合适指标评估）；模型部署（应用到实际场景）。2.分类算法是将数据分类到不同类别。常见的有决策树算法：根据属性特征构建树状结构进行分类；朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理和特征条件独立假设分类；支持向量机算法：寻找最优分类超平面分类。3.评估聚类算法性能指标：轮廓系数，反映聚类内样本紧凑程度和类间分离程度；DB指数，衡量聚类的紧凑性和分离性。值越大，聚类效果越好。五、综合题1.可选择逻辑回归算法。理由：适用于二分类问题，能处理数值型和类别型变量，计算效率高。模型评估：用准确率、召回率、F1值等指标。优化：可调整正则化参数防止过拟合，增加特征工程提升模型性