2025年高职（大数据分析技术）数据挖掘技术综合测试题

2025年高职（大数据分析技术）数据挖掘技术综合测试题

（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.支持向量机算法C.聚类算法D.朴素贝叶斯算法2.数据挖掘中，用于处理数据缺失值的方法不包括以下哪项？A.均值填充B.中位数填充C.随机森林填充D.直接删除3.以下关于关联规则挖掘的说法，错误的是？A.支持度表示规则在数据集中出现的频率B.置信度表示在满足前提条件下，结论成立的概率C.提升度大于1表示规则有意义D.关联规则挖掘只能处理数值型数据4.数据挖掘中，对数据进行特征选择的目的不包括？A.提高模型的准确性B.减少计算量C.增加数据维度D.避免过拟合5.以下哪种数据挖掘算法常用于处理回归问题？A.K近邻算法B.线性回归算法C.Apriori算法D.DBSCAN算法6.在数据挖掘中，评估分类模型性能的指标不包括？A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差7.数据挖掘中，对数据进行离散化处理的方法不包括？A.等宽离散化B.等频离散化C.基于聚类的离散化D.直接保留连续值8.以下关于数据挖掘的应用场景，说法错误的是？A.金融领域可用于风险评估B.医疗领域可用于疾病预测C.电商领域可用于客户流失预测D.数据挖掘不能应用于教育领域9.数据挖掘中，处理高维数据的常用方法不包括？A.主成分分析B.奇异值分解C.增加特征维度D.因子分析10.以下哪种数据挖掘算法是基于密度的聚类算法？A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.Birch算法D.OPTICS算法第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共10分）答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请将正确答案填写在横线上。1.数据挖掘的主要任务包括分类、回归、关联规则挖掘、________、异常检测等。2.决策树算法中，用于选择划分属性的准则有信息增益、________、基尼指数等。3.支持向量机算法的核心思想是找到一个最优的________，将不同类别的数据分隔开。4.在数据挖掘中，数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换、________等步骤。5.聚类算法中，常用的评估聚类结果的指标有轮廓系数、________等。三、简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分。请简要回答问题。1.简述数据挖掘的定义和主要步骤。2.请说明关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义及作用。3.数据挖掘中，为什么要进行特征选择？有哪些常用的特征选择方法？4.简述K-Means聚类算法的基本原理和步骤。四、案例分析题（共20分）材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括用户ID、购买时间、购买商品种类、购买金额等。现要通过数据挖掘技术分析用户的购买行为，以提高平台的销售业绩和用户体验。答题要求：根据上述材料，回答以下问题。1.请提出一个可能的数据挖掘任务，并说明该任务的目标。（5分）2.为了完成上述任务，你认为需要对数据进行哪些预处理操作？（5分）3.假设使用关联规则挖掘来分析用户购买行为，你认为哪些商品之间可能存在关联关系？请举例说明。（5分）4.如果要构建一个预测模型来预测用户是否会购买某类商品，你会选择哪些特征作为输入？（5分）五、算法设计题（共20分）答题要求：本大题共1小题。请根据题目要求设计一个数据挖掘算法。设计一个基于决策树算法的分类模型，用于对给定的数据集进行分类。要求说明算法的基本步骤和关键步骤，并给出伪代码实现。（20分）答案：1.C2.C3.D4.C5.B6.D7.D8.D9.C10.B1.聚类2.信息增益率3.超平面4.数据归约5.簇内距离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。主要步骤包括数据预处理、数据挖掘算法选择与应用以及结果评估与解释。2.支持度表示规则在数据集中出现的频率，反映规则的普遍程度；置信度表示在满足前提条件下，结论成立的概率，衡量规则的可靠性；提升度大于1表示规则有意义，可用于评估规则的实际价值。3.进行特征选择是为了提高模型的准确性、减少计算量、避免过拟合等。常用方法有过滤法、包装法、嵌入法等。4.K-Means聚类算法的基本原理是将数据集划分为K个簇，使得簇内数据点的相似度较高，簇间数据点的相似度较低。步骤包括随机初始化K个聚类中心，计算每个数据点到聚类中心的距离并分配到最近的簇，更新聚类中心，重复上述步骤直到聚类中心不再变化。1.可以进行关联规则挖掘，目标是找出用户购买商品之间的关联关系，以便进行商品推荐等。2.要进行数据清洗，去除重复、缺失值等；数据集成，整合不同来源的数据；数据变换，对数据进行标准化等处理；数据归约，减少数据量。3.例如，购买手机的用户可能会同时购买手机壳，购买洗发水的用户可能会同时购买护发素等。4.可以选择用户的年龄、购买历史、浏览记录、商品价格等作为特征。算法基本步骤：1.选择划分属性；2.根据划分属性对数据集进行划分；3.对每个划分后的子集递归重复上述步骤，直到满足停止条件。关键步骤是选择最优划分属性。伪代码：functionbuildDecisionTree(dataset){ifdatasetisemptyorallsamplesindatasetbelongtothesameclass{returnaleafnodewiththeclasslabel}bestAttribute=selectBestAttribute(dataset)decisionTree=createNode(bestAttribute)foreachvalueofbestAttribute{subset=splitDataset(da