2025年高职第一学年（大数据技术）数据挖掘基础阶段测试试题及答案

2025年高职第一学年（大数据技术）数据挖掘基础阶段测试试题及答案

（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。请将正确答案的序号填在题后的括号内。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-Means算法D.朴素贝叶斯算法2.数据挖掘过程中，数据预处理阶段不包括以下哪个步骤？（）A.数据集成B.数据清洗C.数据挖掘算法选择D.数据转换3.在关联规则挖掘中，置信度（confidence）的计算公式是（）A.support(X→Y)=P(X∩Y)B.confidence(X→Y)=P(Y|X)C.lift(X→Y)=confidence(X→Y)/support(Y)D.以上都不对4.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.频繁项集的子集不一定是频繁项集C.挖掘频繁项集时不需要考虑事务数据库D.频繁项集的数量是无限的5.以下哪种数据类型不适合作为数据挖掘的输入？（）A.结构化数据B.半结构化数据C.非结构化数据D.动态数据6.在数据挖掘中，评估分类模型性能的常用指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差7.聚类算法的主要目标是（）A.将数据划分成不同的组，使得同一组内的数据相似度高，不同组的数据相似度低B.找出数据中的异常点C.对数据进行分类预测D.发现数据中的关联规则8.决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.以上都可以9.数据挖掘中的特征选择方法不包括（）A.基于信息增益的方法B.基于主成分分析的方法C.基于聚类的方法D.基于深度学习的方法10.以下哪种场景不适合使用数据挖掘技术？（）A.银行客户信用评估B.电商平台商品推荐C.实时视频流处理D.医院疾病诊断辅助第II卷（非选择题共70分）二、填空题（本大题共5小题，每小题4分，共20分）答题要求：请在每小题的空格中填上正确答案。错填、不填均无分。1.数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______、______等。2.决策树算法中，根节点的选择通常是基于______最大的属性。3.在支持向量机算法中，引入核函数的目的是将______数据映射到______空间进行分类。4.数据挖掘中的数据采样方法有______采样、______采样等。5.评估聚类算法性能的指标有______、______等。三、简答题（本大题共3小题，每小题10分，共30分）答题要求：简要回答问题，答案应简洁明了。1.简述数据挖掘的一般流程。2.请解释什么是支持度、置信度和提升度，并说明它们在关联规则挖掘中的作用。3.对比K-Means算法和层次聚类算法的优缺点。四、综合分析题（本大题共1小题，20分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。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、购买商品类别、商品价格等。现在想要通过数据挖掘技术分析用户的购买行为，找出用户购买商品之间的关联规则，以便进行精准营销。问题：1.请设计一个数据挖掘流程来解决上述问题，包括数据预处理、关联规则挖掘算法选择及评估等步骤。（简要描述每个步骤的主要任务）（共10分）2.假设通过挖掘得到一条关联规则：购买手机→购买手机壳，支持度为30%，置信度为80%。请解释这两个指标的含义，并说明该规则对于电商平台的营销决策有何启示？（共10分）五、算法设计题（本大题共1小题，20分）答题要求：根据以下要求设计算法。设计一个简单的决策树算法，用于对给定的数据集进行分类。数据集包含多个属性和一个类别标签。算法要求能够根据属性的取值递归地构建决策树，直到满足停止条件。停止条件可以是所有样本属于同一类别，或者没有剩余属性可供划分等。请描述算法的主要步骤，并说明如何根据构建好的决策树进行分类预测。答案：第I卷答案1.C2.C3.B4.A5.D6.D7.A8.D9.D10.C第II卷答案二、填空题答案1.异常检测、回归分析2.信息增益3.低维、高维4.简单随机、分层5.簇内相似度、簇间相似度三、简答题答案1.数据挖掘一般流程：首先是数据准备，包括数据采集、集成、清洗、转换等；然后选择合适的数据挖掘算法；接着进行模型训练与评估；最后对挖掘结果进行解释与应用。2.支持度表示项集在数据集中出现的频率；置信度表示在包含X的事务中同时包含Y的概率；提升度表示关联规则X→Y的置信度与Y的支持度之比。支持度用于筛选频繁项集，置信度衡量规则的可靠性，提升度用于评估规则的价值。3.K-Means算法优点：收敛速度快，对处理大数据集效率较高；缺点：对初始聚类中心敏感，不适用于发现非凸形状的簇。层次聚类算法优点：不需要预先指定簇的数量，能够发现不同层次的簇结构；缺点：计算复杂度高，不适用于大规模数据集。四、综合分析题答案1.数据预处理：清洗数据，去除缺失值、重复值等；对商品类别进行编码等。关联规则挖掘算法选择：可选用Apriori算法等。评估：使用支持度、置信度、提升度等指标评估挖掘出的规则。2.支持度30%表示在所有购物记录中，同时购买手机和手机壳的记录占比30%。置信度80%表示在购买手机的用户中，有80%的用户会购买手机壳。启示：可针对购买手机的用户进行手机壳的精准推荐，提高销售转化率。五、算法设计题答案算法步骤：首先选择一个属性作为根节点的划分属性，计算每个属性值对应的信