2025年高职（大数据技术）数据挖掘算法试题及答案

2025年高职（大数据技术）数据挖掘算法试题及答案

（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。1.以下哪种算法不属于分类算法？（）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.数据挖掘中，频繁项集挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的关联关系B.数据的聚类情况C.数据的分类模型D.数据的异常值3.决策树算法中，用于选择划分属性的指标是（）。A.信息增益B.均方误差C.欧氏距离D.余弦相似度4.支持向量机算法的核心思想是（）。A.找到一个超平面将不同类别的数据分开B.对数据进行聚类C.预测数据的连续值D.挖掘频繁项集5.以下关于K近邻算法的说法，错误的是（）。A.K值的选择对算法结果有影响B.适用于高维数据C.计算量较大D.是一种基于实例的学习方法6.数据挖掘的流程一般不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.模型评估C.数据可视化D.数据加密第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每题5分，共20分）答题要求：请在每题的横线上填写正确答案。1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、________________等。2.决策树算法中，________________是树的叶节点，代表分类结果。3.支持向量机算法中，当数据线性不可分时，需要引入________________来进行处理。4.K近邻算法中，计算距离的常用方法有________________、曼哈顿距离等。三、简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，观点明确，条理清晰。1.简述数据挖掘中分类算法的基本原理。2.说明频繁项集挖掘的Apriori算法的基本步骤。四、材料分析题（每题15分，共30分）材料：在某电商平台的用户购买行为数据挖掘项目中，我们收集了大量用户的购买记录，包括购买时间、购买商品类别、购买金额等信息。现在要对这些数据进行分析，挖掘用户的购买行为模式。答题要求：根据材料内容，回答以下问题，分析过程中要结合所学的数据挖掘算法知识。1.请设计一种适合该场景的数据挖掘算法，并说明理由。2.如何评估你所选择算法的性能？五、综合应用题（共20分）材料：有一批关于学生成绩的数据，包含学生的姓名、课程名称、成绩等信息。现在要根据这些数据进行分析，挖掘出不同课程成绩之间的关系以及学生成绩的分布情况。答题要求：请运用所学的数据挖掘算法知识，完成以下任务，答题过程中要有详细的步骤和分析。1.选择一种合适的数据挖掘算法对课程成绩之间的关系进行挖掘，并说明具体步骤。2.对学生成绩的分布情况进行分析，你会采用什么方法？请简要描述。答案：一、选择题1.D2.A3.A4.A5.B6.D二、填空题1.异常检测2.类别标记3.核函数4.欧氏距离三、简答题1.分类算法的基本原理是：根据已知的训练数据，构建一个分类模型，该模型能够将数据划分到不同的类别中。在对新的数据进行分类时，将新数据的特征输入到模型中，模型根据训练得到的规则判断新数据所属的类别。2.Apriori算法的基本步骤：首先找出所有的频繁1项集，然后通过连接和剪枝操作生成频繁2项集，以此类推，直到不能生成新的频繁项集为止。四、材料分析题1.可以选择关联规则挖掘算法，如Apriori算法。理由是该电商平台的用户购买行为数据中，可能存在不同商品类别之间的关联关系，通过关联规则挖掘可以发现哪些商品经常被一起购买，从而为平台的推荐系统提供依据。2.可以使用支持度、置信度等指标来评估关联规则挖掘算法的性能。支持度表示规则在数据集中出现的频率，置信度表示在满足前提条件的情况下，结论成立的概率。通过调整这些指标的阈值，可以筛选出有价值的关联规则。五、综合应用题1.可以选择关联规则挖掘算法来挖掘课程成绩之间的关系。具体步骤：首先对数据进行预处理，将成绩数据进行离散化处理。然后使用Apriori算法找出频繁项集，这里的频繁项集可以是不同课程成绩之间的组合。最后根据频繁项集生成关联规则，并通过支持度和置信度等指标筛选出有意义的规则。2.对于学生成绩的分布情况分析，可以采用聚类算法，如K-Means算法。将学生成绩数