2026年大学大二（大数据技术）数据挖掘算法应用综合测试题及答案

2025年大学大二（大数据技术）数据挖掘算法应用综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本卷共8小题，每小题5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.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，用于评估分类模型性能的指标不包括以下哪一项？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.对于频繁项集挖掘，以下说法正确的是（）A.频繁项集的支持度一定大于最小支持度阈值B.频繁项集的长度一定大于等于1C.所有频繁项集的集合构成了关联规则D.频繁项集挖掘只能使用Apriori算法4.数据挖掘中，降维的主要目的不包括（）A.减少数据存储空间B.提高数据处理速度C.去除噪声数据D.发现数据中的隐藏信息5.以下哪种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.K均值算法D.层次聚类算法6.在数据挖掘中，数据预处理的步骤不包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据可视化D.数据变换7.对于关联规则挖掘，以下关于置信度的说法正确的是（）A.置信度越高，规则越可靠B.置信度是指项集出现的频率C.置信度与支持度无关D.置信度大于1时规则才有效8.数据挖掘中，监督学习和无监督学习的主要区别在于（）A.监督学习有标注数据，无监督学习没有标注数据B.监督学习的模型更复杂C.无监督学习的计算量更大D.监督学习只能处理数值型数据，无监督学习可以处理多种类型数据第II卷（非选择题共60分）9.（10分）简述决策树算法的基本原理，并说明其在数据挖掘中的应用场景。10.（15分）在数据挖掘中，如何进行数据清洗？请列举至少三种常见的数据清洗方法，并简要说明其作用。11.（15分）假设你有一个数据集，包含多个特征和一个目标变量。请描述如何使用支持向量机算法进行分类，并说明如何选择合适的核函数。12.（10分）阅读以下材料：在某电商平台的销售数据中，发现用户购买商品A的同时，有较高概率也会购买商品B。通过数据挖掘技术，希望能够发现更多类似的关联规则，以帮助商家进行精准营销。请根据上述材料，回答以下问题：（1）简述关联规则挖掘的基本步骤。（2）如何衡量关联规则的强度？13.（一）（10分）阅读以下材料：某公司收集了大量客户的历史数据，包括客户的年龄、性别、收入、购买记录等，希望通过数据挖掘技术预测客户是否会购买公司的新产品。请根据上述材料，回答以下问题：（1）这是一个什么类型的数据挖掘问题？（分类、回归还是聚类）（2）请选择一种合适的数据挖掘算法，并说明理由。（二）（10分）阅读以下材料：在医疗数据中，发现某些疾病的发生与患者的生活习惯、基因数据等多种因素有关。通过数据挖掘技术，希望能够找出这些因素之间的关系，为疾病的预防和治疗提供参考。请根据上述材料，回答以下问题：（1）这是一个什么类型的数据挖掘问题？（分类、回归还是关联规则挖掘）（2）请简要描述如何进行数据挖掘以解决该问题。答案：1.D2.D3.A4.C5.B6.C7.A8.A9.决策树算法基本原理：它是基于树结构进行决策的算法，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。在数据挖掘中应用场景广泛，如客户分类、信用风险评估、疾病诊断等，可对数据进行有效分类和预测。10.常见数据清洗方法及作用：缺失值处理，如填充缺失值（均值、中位数等），保证数据完整性；异常值检测与处理，去除明显偏离的数据，使数据更合理；重复数据删除，避免数据冗余影响分析；数据标准化，使不同特征具有相同尺度便于后续处理。11.支持向量机算法分类：通过寻找一个最优超平面将不同类别的数据分开。选择核函数：线性核适用于线性可分数据；多项式核用于数据分布复杂的情况；高斯核能处理复杂非线性关系，根据数据的实际分布和特征选择合适核函数。12.（1）关联规则挖掘基本步骤：首先生成所有频繁项集，然后从频繁项集中生成满足最小置信度的关联规则。（2）衡量关联规则强度用支持度和置信度，支持度反映规则的普遍程度，置信度反映规则的可靠程度。13.（一）（1）分类问题。（2）可选择逻辑回归算法，它对线性可分的数据能较好处理，计算简单且易于理解，适合