2025年大学一年级（人工智能技术应用）数据挖掘基础阶段测试题及答案

2025年大学一年级（人工智能技术应用）数据挖掘基础阶段测试题及答案

（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。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案填写在题后的括号内。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.K近邻算法D.聚类算法2.在数据挖掘中，数据预处理的主要目的不包括以下哪一项？（）A.数据清理B.数据集成C.数据加密D.数据变换3.关于关联规则挖掘，以下说法正确的是（）A.关联规则挖掘只能发现频繁项集B.支持度高的关联规则一定是强关联规则C.置信度反映了规则的可靠性D.提升度小于1的规则是有价值的4.数据挖掘中，用于评估模型性能的指标不包括（）A.准确率B.召回率C.均方误差D.数据量5.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.虚假数据6.对于数据挖掘中的监督学习，以下描述错误的是（）A.有明确的目标变量B.模型通过已有数据进行训练C.不需要对数据进行标注D.常见的有分类和回归问题第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共20分）答题要求：本大题共5个空，每空4分。请将答案填写在题中的横线上。1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______和______等。2.在聚类算法中，常用的距离度量方法有欧氏距离、______和______等。3.决策树算法中，选择分裂属性的常用准则有信息增益、______和______等。4.支持向量机的核心思想是寻找一个最优的______，将不同类别的数据分开。5.数据挖掘的流程通常包括数据预处理、______、模型评估和______等步骤。三、简答题（共15分）答题要求：请简要回答以下问题，答案需简洁明了，条理清晰。1.简述数据挖掘中分类算法的基本原理。（5分）2.什么是数据挖掘中的频繁项集？如何挖掘频繁项集？（5分）3.请说明数据挖掘中模型评估的重要性以及常用的评估指标。（5分）四、材料分析题（共15分）材料：在某电商平台的销售数据中，通过数据挖掘发现购买了笔记本电脑的用户中，有很大比例同时购买了鼠标和键盘。问题：1.请指出该数据挖掘结果属于哪种数据挖掘任务？（5分）2.对于这种情况，电商平台可以采取哪些营销策略？请简要说明理由。（10分）五、综合应用题（共20分）答题要求：请根据所给问题，运用所学的数据挖掘知识进行分析和解答。假设你有一份关于学生成绩的数据集，包含学生的姓名、课程名称、成绩等信息。请设计一个数据挖掘方案，实现对学生成绩的分析，例如找出成绩优秀的学生、分析不同课程的成绩分布等。要求：1.描述数据预处理的步骤。（5分）2.选择合适的数据挖掘算法，并说明理由。（5分）3.阐述如何进行模型评估和结果可视化。（10分）答案：第I卷答案1.D2.C3.C4.D5.D6.C第II卷答案二、填空题答案1.异常检测、数据预测2.曼哈顿距离、余弦相似度3.信息增益率、基尼系数4.超平面5.模型构建、模型部署三、简答题答案1.分类算法的基本原理是基于已有数据（训练集），通过学习数据的特征和类别之间的关系，构建分类模型。然后利用该模型对新的数据（测试集）进行分类预测，判断其所属类别。2.频繁项集是指在数据集中出现频率较高的项集。挖掘频繁项集通常使用Apriori算法等。首先确定最小支持度阈值，然后从候选1项集开始，通过逐层迭代生成候选k项集，筛选出满足最小支持度的频繁项集。3.模型评估的重要性在于了解模型的性能，判断其是否适用于实际问题。常用评估指标有准确率、召回率、F1值、均方误差等。准确率衡量模型预测正确的比例；召回率反映模型找到所有正例的能力；F1值综合考虑准确率和召回率；均方误差用于回归模型，衡量预测值与真实值的误差平方和的均值。四、材料分析题答案1.该数据挖掘结果属于关联规则挖掘任务。2.电商平台可以采取的营销策略及理由如下：-组合销售：将鼠标和键盘与笔记本电脑进行捆绑销售，因为购买笔记本电脑的用户有很大比例同时购买鼠标和键盘，这样可以增加销售额。-推荐策略：当用户浏览笔记本电脑时，推荐鼠标和键盘，提高相关产品的曝光度和购买机会。-促销活动：针对购买笔记本电脑的用户，对鼠标和键盘进行打折或满减等促销活动，刺激购买。五、综合应用题答案1.数据预处理步骤：-数据清理：检查数据是否存在缺失值、重复值等，进行相应处理。-数据集成：将不同来源的学生成绩数据进行整合。-数据变换：对成绩进行标准化等变换，使其更适合模型处理。2.可以选择决策树算法。理由是决策树算法简单直观，易于理解，能够清晰地展示不同课程成绩与学生整体成绩之间的关系，方便分析成绩优秀学生的特征以及不同课程成绩的分布