2025年大学大二（数据科学与大数据技术）数据挖掘算法阶段测试试题及答案

2025年大学大二（数据科学与大数据技术）数据挖掘算法阶段测试试题及答案

（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。在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相应的括号内。1.以下哪种算法不属于分类算法？（）A.决策树算法B.K近邻算法C.支持向量机算法D.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.提高数据质量B.减少数据维度C.增加数据噪声D.使数据适合挖掘算法处理3.关于关联规则挖掘，以下说法正确的是（）A.支持度越高的规则越有价值B.置信度越高的规则越有价值C.提升度为1表示规则没有价值D.以上说法都不正确4.以下哪个算法常用于处理回归问题？（）A.朴素贝叶斯算法B.线性回归算法C.Apriori算法D.DBSCAN算法5.数据挖掘中，评估分类模型性能的常用指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差6.对于频繁项集挖掘，以下哪种数据结构常用于存储候选项集？（）A.哈希表B.二叉树C.前缀树D.链表第II卷（非选择题共70分）简答题（共20分）答题要求：本部分共2题，每题10分。请简要回答问题，要求条理清晰，逻辑连贯。1.简述决策树算法的基本原理和构建过程。2.请说明数据挖掘中特征选择的重要性以及常用的特征选择方法。算法应用（共20分）答题要求：本部分共1题，20分。请根据给定的数据集和问题描述，运用相应的数据挖掘算法进行分析和解答。给定一个包含多个属性的数据集，其中一些属性与一个二分类目标变量相关。要求使用朴素贝叶斯算法构建分类模型，预测新样本的类别。请描述具体的实现步骤。案例分析（共15分）答题要求：本部分共1题，15分。请阅读以下案例，然后回答问题。案例：某电商平台收集了大量用户的购物行为数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。通过数据挖掘分析，发现某些用户在特定时间段内经常购买某几类商品。平台希望利用这些信息进行精准营销，向这些用户推送相关商品的促销信息。问题：请分析该案例中可以运用哪些数据挖掘算法来实现精准营销？并简要说明理由。论述题（共15分）答题要求：本部分共1题，15分。请围绕给定的主题进行论述，要求观点明确，论据充分，论述合理。主题：数据挖掘算法在医疗领域的应用与挑战请论述数据挖掘算法在医疗领域的应用场景以及面临的挑战，并提出相应的应对策略。答案1.D2.C3.C4.B5.D6.C简答题答案1.决策树算法的基本原理是基于信息论中的信息增益、信息增益率或基尼指数等指标，对数据进行递归划分，构建一棵类似树状的模型，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。构建过程：首先选择一个属性作为根节点，根据该属性的不同取值将数据集划分为多个子集；然后对每个子集重复上述过程，直到子集中的样本属于同一类别或达到停止条件。2.特征选择的重要性：减少无关特征对模型的影响，提高模型的训练效率和泛化能力，降低模型复杂度，避免过拟合。常用方法：过滤法，如计算信息增益、信息增益率、卡方统计量等，根据这些指标选择重要特征；包装法，将特征选择看作一个搜索问题，使用分类器的性能作为评价标准，如递归特征消除；嵌入法，在模型训练过程中自动进行特征选择，如Lasso回归、岭回归等。算法应用答案实现步骤：首先对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。然后计算每个属性的条件概率，对于离散属性，计算每个取值下的类别概率；对于连续属性，通常假设其服从某种分布，计算相应的概率。接着根据贝叶斯公式计算每个样本属于不同类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为预测结果。案例分析答案可以运用关联规则挖掘算法，通过分析用户购买商品之间的关联关系，找出那些经常一起购买的商品组合，从而确定精准营销的商品推荐。还可以使用聚类算法，将用户按照购买行为等特征进行聚类，针对不同聚类的用户推送符合其聚类特征的促销信息。论述题答案应用场景：疾病诊断，通过分析患者的症状、检查结果等数据，利用分类算法辅助诊断疾病；疾病预测，利用时间序列数据或患者历史数据，通过回归算法预测疾病发生的可能性或病情发展趋势；药物疗效分析，分析患者用药后的反应数据，评估药物疗效。挑战：数据质量问题，如数据缺失、错误、