2025年大学四年级（数据科学与大数据技术）大数据挖掘应用试题及答案

2025年大学四年级（数据科学与大数据技术）大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。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案填写在相应位置。1.以下哪种算法不属于聚类算法？（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.决策树算法D.层次聚类算法2.在数据挖掘中，数据预处理的主要目的不包括以下哪一项？（）A.提高数据质量B.减少数据量C.增强数据安全性D.使数据适合挖掘算法3.对于频繁项集挖掘，以下关于支持度的说法正确的是（）A.支持度越高，该项集越不频繁B.支持度是指包含该项集的事务数占总事务数的比例C.支持度为0表示该项集在所有事务中都不出现D.支持度与置信度的计算方法相同4.以下哪个不是关联规则挖掘的经典算法？（）A.Apriori算法B.FP-Growth算法C.PageRank算法D.Eclat算法5.在大数据环境下，处理数据倾斜问题的方法不包括（）A.数据抽样B.增加节点数量C.数据划分D.调整算法参数6.关于分类算法，以下说法错误的是（）A.逻辑回归是一种线性分类算法B.支持向量机可以处理非线性分类问题C.决策树算法生成的规则具有很好的可解释性D.神经网络算法在处理大规模数据时效率很高第II卷（非选择题共70分）（一）简答题（共20分）答题要求：本大题共2题，每题10分。请简要回答问题，要求语言简洁、准确。1.简述K-Means算法的基本步骤。2.解释什么是数据挖掘中的过拟合和欠拟合现象，并说明如何避免。（二）论述题（共20分）答题要求：本大题共1题，20分。请详细阐述观点，逻辑清晰，论证充分。论述在大数据挖掘应用中，如何选择合适的算法来解决实际问题，需要考虑哪些因素？（三）案例分析题（共15分）答题要求：本大题共1题，15分。请根据给定的案例材料，分析并回答问题。材料：某电商平台收集了大量用户的购物记录，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等信息。现在需要通过数据挖掘分析用户的购买行为模式，以便进行精准营销。问题：请你设计一个数据挖掘方案，包括选择合适的算法，并说明理由。（四）算法设计题（共15分）答题要求：本大题共1题，15分。请根据题目要求设计算法，并简要说明算法思路。设计一个简单的频繁项集挖掘算法，用于找出购物篮数据中频繁出现的商品组合。（五）综合应用题（共20分）答题要求：本大题共1题，20分。请结合所学知识，综合运用多种方法解决实际问题。某医院收集了患者的病历数据，包括症状、诊断结果、治疗方案等信息。现在希望通过数据挖掘预测患者的疾病发展趋势，以便提前采取干预措施。请设计一个完整的数据挖掘流程，并说明每一步的作用。答案：1.C2.C3.B4.C5.B6.D第II卷答案1.K-Means算法基本步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心；接着重新计算每个聚类的中心；重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或达到设定的迭代次数。2.过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差，原因是模型过于复杂，包含了过多噪声或无关特征。欠拟合是指模型在训练和测试数据上表现都很差，原因是模型过于简单，没有捕捉到数据中的规律。避免过拟合可采用正则化、减少特征数量、早停等方法；避免欠拟合可增加特征、选择更复杂模型、调整算法参数等。论述题答案：选择合适算法需考虑数据规模、数据类型（如数值型、文本型等）、问题类型（分类、聚类、关联规则挖掘等）、算法的准确性、效率、可解释性等因素。对于大规模数据，可选择分布式算法；对于数值型数据分类，逻辑回归、决策树等算法较合适；对于文本数据分类，可考虑朴素贝叶斯等算法。同时要权衡算法的优缺点，根据实际需求选择。案例分析题答案：可选择Apriori算法进行关联规则挖掘。理由是该算法能从大量购物记录中找出频繁出现的商品组合，从而发现用户购买行为模式。通过分析频繁项集和关联规则，可了解用户在购买商品时经常一起出现的情况，为精准营销提供依据，比如推荐相关商品组合等。算法设计题答案：简单频繁项集挖掘算法思路：首先扫描购物篮数据，统计每个商品的出现次数，得到候选1项集；然后根据支持度阈值筛选出频繁1项集；接着通过频繁1项集生成候选2项集，再统计其支持度，筛选出频繁2项集；以此类推，直到无法生成新的频繁项集。综合应用题答案：数据挖掘流程：数据收集，收集患者病历数据；数据预处理，清洗、转换数据；特征选择，选择与疾病发展趋势相关特征；选择算法，如决策树或神经网络进行预测；模型训练，用训练数据训练模型；模型评估，用测试数据