2025年大学数据挖掘（数据挖掘应用）试题及答案

2025年大学数据挖掘（数据挖掘应用）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。请将正确答案的序号填在括号内。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.聚类算法D.朴素贝叶斯算法2.在数据挖掘中，用于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3.数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（）A.数据之间的因果关系B.数据之间的相似性C.数据之间的频繁模式D.数据之间的聚类结构4.以下哪个不是数据挖掘中常用的数据预处理方法？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据加密D.数据变换5.对于异常检测，以下哪种方法不属于基于统计的方法？（）A.基于均值和标准差的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于决策树的方法6.在数据挖掘中，降维的主要目的是（）A.减少数据量，提高计算效率B.增加数据的维度，提高模型的复杂度C.发现数据中的异常值D.对数据进行加密第II卷（非选择题共70分）答题要求：请根据题目要求，在答题区域内作答。7.（10分）简述数据挖掘的定义和主要任务。8.（15分）请详细说明决策树算法的基本原理和构建过程。9.（15分）假设你有一个数据集，包含多个属性和一个类别标签。请描述如何使用朴素贝叶斯算法进行分类，并说明其优点和局限性。10.（20分）材料：某电商平台收集了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。现在需要通过数据挖掘技术来分析用户的购买模式，以提高平台的销售业绩。问题：请设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理、选择合适的算法以及预期的结果。11.（10分）材料：在医疗领域，收集了患者的症状、检查结果、疾病诊断等数据。问题：如何利用数据挖掘技术帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定？请简要阐述。答案：1.C2.D3.C4.C5.D6.A7.数据挖掘是从大量数据中提取隐含的、先前未知的、潜在有用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、数据降维等。8.决策树算法基本原理是基于信息增益等准则将数据集不断划分，构建出树形结构用于分类或预测。构建过程：首先计算数据集的信息熵，然后计算各个属性的信息增益，选择信息增益最大的属性作为根节点，对数据集按照该属性进行划分，重复上述步骤，直到满足停止条件（如所有样本属于同一类或没有可划分的属性等），最终得到决策树。9.朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设进行分类。对于给定样本，计算每个类别下该样本出现的概率，选择概率最大的类别作为预测结果。优点是算法简单，对小规模数据表现好，适合多分类任务。局限性是对输入数据的表达形式敏感，特征之间的独立性假设在实际中往往不成立。10.数据预处理：清洗数据，去除重复、缺失值；集成相关数据。算法选择：可使用关联规则挖掘算法，发现用户购买商品之间的关联。预期结果：得到如“购买A商品的用户通常会购买B商品”等关联规则，帮助平台进行商品推荐，提高销售业绩。11.利用数据挖掘技术，可对患者数据进行分类算法训练，建立疾病诊断模型。通过关联规则挖掘，发现症状与疾病之间的关系。