2025年大学（数据科学与大数据技术）数据挖掘综合测试题及答案

2025年大学（数据科学与大数据技术）数据挖掘综合测试题及答案

（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：本大题共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.以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（）A.决策树算法B.K近邻算法C.支持向量机算法D.关联规则算法2.在数据挖掘中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据清理B.数据集成C.数据分类D.数据变换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阈值B.频繁项集的置信度一定大于最小置信度阈值C.频繁项集的提升度一定大于1D.以上说法都不对4.数据挖掘中，聚类算法的主要目的是（）A.发现数据中的模式和规律B.对数据进行分类C.将数据对象划分为不同的组D.预测数据的趋势5.以下哪个指标不是用于评估分类模型的性能？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.在数据挖掘中，处理高维数据时常用的方法是（）A.降维B.增加数据维度C.直接忽略高维特征D.不做任何处理7.以下哪种数据挖掘任务可以用于预测客户是否会购买某产品？（）A.关联规则挖掘B.聚类分析C.分类算法D.频繁项集挖掘8.数据挖掘中，监督学习和无监督学习的主要区别在于（）A.是否有标注数据B.算法的复杂度C.处理的数据规模D.应用的领域9.对于决策树算法，以下说法错误的是（）A.决策树的每个内部节点都是一个属性上的测试B.决策树的叶节点是类别标签C.决策树的构建过程是一个递归的过程D.决策树算法只适用于数值型数据10.在数据挖掘中，以下哪种算法常用于处理文本数据？（）A.朴素贝叶斯算法B.K均值算法C.支持向量机算法D.决策树算法第II卷（非选择题共70分）（总共4题，每题10分，答题要求）1.请简要阐述数据挖掘的定义和主要任务。2.简述关联规则挖掘的基本概念，并说明支持度、置信度和提升度的含义。（总共2题，每题15分，答题要求）3.给定以下数据集：|ID|属性1|属性2|类别||---|---|---|---||1|1|2|A||2|2|3|A||3|3|4|B||4|4|5|B||5|5|6|A|请使用决策树算法构建决策树，并说明构建过程。4.阅读以下材料：在电商领域，数据挖掘技术被广泛应用。通过对大量用户购买行为数据的挖掘分析，可以发现用户的购买偏好、潜在需求等。例如，某电商平台通过分析用户购买历史数据，发现购买了手机的用户中有很大比例会同时购买手机壳和耳机。基于此发现，平台可以针对性地进行商品推荐，提高用户的购买转化率。问题：请分析上述材料中数据挖掘技术在电商领域的应用，并说明其带来的好处。答案：第I卷答案：1.D2.C3.A4.C5.D6.A7.C8.A9.D10.A第II卷答案：1.数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的信息和知识的过程。主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、趋势分析等。2.关联规则挖掘是发现数据中项集之间的关联关系。支持度表示项集在数据集中出现的频率；置信度表示在包含前项的情况下，包含后项的概率；提升度表示关联规则的实际出现频率与期望出现频率的比值。3.首先计算信息增益，选择信息增益最大的属性作为根节点。然后根据该属性的不同取值将数据集划分，对每个子数据集重复上述过程，直到所有子数据集都属于同一类别或满足停止条件。构建出的决策树如：根节点为属性1，若属性1取值为1或2，子节点类别为A；若属性1取值为3、4或5，子节点再根据属性2进一步划分。4.应用：通过挖