2025年高职大数据技术应用（数据挖掘基础）试题及答案

2025年高职大数据技术应用（数据挖掘基础）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）（总共10题，每题3分，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.K近邻算法D.聚类算法2.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.在关联规则挖掘中，支持度的含义是（）A.规则在数据集中出现的频率B.规则的可信度C.规则的重要性D.规则的实用性4.以下哪个不是数据挖掘的主要任务？（）A.数据清洗B.数据集成C.数据可视化D.数据加密5.对于频繁项集挖掘，Apriori算法的核心步骤是（）A.生成候选集B.计算支持度C.剪枝D.以上都是6.数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用模型预测填充D.直接忽略7.以下哪种算法常用于数据降维？（）A.PCA算法B.决策树算法C.朴素贝叶斯算法D.Kmeans算法8.在数据挖掘中，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.数据的规模D.模型的可解释性9.以下哪个不是数据挖掘中常用的距离度量方法？（）A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦相似度D.相关系数10.数据挖掘的流程通常不包括以下哪个阶段？（）A.业务理解B.数据准备C.模型部署D.系统开发第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每题3分，共15分）1.数据挖掘的主要目标是从大量数据中发现______、______和______的信息。2.分类算法可以将数据对象划分到不同的______中。3.关联规则挖掘中，规则A→B的置信度计算公式为______。4.聚类算法将数据对象划分为不同的______，使得同一簇内的数据对象具有较高的______，不同簇之间的数据对象具有较大的______。5.数据挖掘中，常用的特征选择方法有______、______和______等。三、简答题（每题10分，共30分）1.请简要介绍决策树算法的基本原理和构建过程。2.简述支持向量机算法在数据挖掘中的应用场景及优势。3.数据挖掘中，如何评估一个聚类算法的性能？四、案例分析题（共15分）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、购买商品类别、购买金额等。现在希望通过数据挖掘技术分析用户的购买行为模式，以便进行精准营销。问题1：请设计一个数据挖掘流程，以实现对用户购买行为模式的分析。（8分）问题2：如果要挖掘出购买某类商品的用户群体特征，你会选择哪些数据挖掘算法？并简要说明理由。（7分）五、算法设计题（共20分）请设计一个简单的Kmeans聚类算法的Python实现代码，要求输入数据集和聚类数，输出聚类结果。答案：第I卷：1.D2.D3.A4.D5.D6.D7.A8.A9.D10.D第II卷：二、1.潜在的、有价值的、可理解的2.类别3.support(A→B)/support(A)4.簇、相似度、差异度5.过滤法、包装法、嵌入法三、1.决策树算法基本原理是基于信息论中的信息增益等准则，从根节点开始，递归地对数据集进行划分，构建一棵决策树。构建过程包括：选择最优划分属性，对数据集进行划分，重复上述步骤直到满足停止条件。2.支持向量机算法应用场景包括分类和回归等。优势在于能够处理高维数据，在小样本情况下表现良好，泛化能力强，通过核函数可以处理非线性问题。3.评估聚类算法性能可从以下方面：聚类结果的纯度，衡量簇内数据的同质性；聚类结果的轮廓系数，综合考虑簇内凝聚度和簇间分离度；与已知类别数据对比的准确率等。四、问题1：流程为业务理解，明确分析用户购买行为模式的目标；数据准备，收集、清洗、集成相关购物数据；选择合适的数据挖掘算法，如关联规则挖掘等；模型评估，用评估指标衡量模型效果；模型部署，将模型应用于实际营销。问题2：可选择聚类算法，如Kmeans算法。理由是它能将购买某类商品的用户划分到不同簇中，从而发现不同用户群体特征，如购买频率、购买金额范围等，便于针对性营销。五、```pythonimportnumpyasnpdefkmeans(data,k,max_iter=100):num_samples,num_features=data.shapecentroids=data[np.random.choice(num_samples,k,replace=False)]for_inrange(max_iter):distances=np.linalg.norm(data[:,np.newaxis]-centroids,axis=2)labels=np.argmin(distances,axis=1)new_centroids=np.array([data[labels==i].mean(axis=0)foriinrange(k)])ifnp.allclose(centroids,new_centroids):breakcentroids=new_centroidsreturnlab