2025 年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）上学期单元测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）上学期单元测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题给出的选项中，只有一项符合题目要求，请将正确答案的序号填在括号内）1.以下哪种算法不属于有监督学习算法？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.朴素贝叶斯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.以下关于关联规则挖掘的说法，错误的是（）A.支持度衡量规则的普遍程度B.置信度衡量规则的可靠性C.频繁项集是关联规则挖掘的基础D.关联规则挖掘只能发现二元关系4.决策树的构建过程中，选择最优划分属性的依据是（）A.信息增益B.信息熵C.基尼指数D.以上都是5.支持向量机的核心思想是（）A.最大化间隔B.最小化误差C.寻找最优分类超平面D.以上都对6.以下哪种算法常用于处理不平衡数据集？（）A.SMOTE算法B.K近邻算法C.梯度提升算法D.随机森林算法7.在数据预处理阶段，数据标准化的目的不包括（）A.消除变量间的量纲差异B.提升模型的收敛速度C.防止模型过拟合D.改善模型的泛化能力8.以下关于聚类算法的说法，正确的是（）A.K-Means算法对初始聚类中心敏感B.DBSCAN算法能发现任意形状的簇C.层次聚类算法计算复杂度较低D.以上都不对9.朴素贝叶斯分类器基于的假设是（）A.特征之间相互独立B.特征之间存在强相关性C.特征服从正态分布D.特征服从均匀分布10.以下哪种模型不属于集成学习模型？（）A.随机森林B.梯度提升C.神经网络D.AdaBoost二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题给出的选项中，有多个选项符合题目要求，请将正确答案的序号填在括号内，少选、多选、错选均不得分）1.数据挖掘的主要任务包括（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.回归E.异常检测2.以下哪些是决策树的优点？（）A.模型简单直观B.不需要大量数据预处理C.能处理数值型和类别型数据D.训练速度快E.容易解释3.支持向量机在处理高维数据时可能面临的问题有（）A.计算复杂度高B.容易出现维度灾难C.过拟合风险增加D.模型泛化能力下降E.训练时间长4.以下关于聚类评估指标的说法，正确的是（）A.轮廓系数越接近1，聚类效果越好B.戴维斯-布隆迪指数越小，聚类效果越好C.兰德指数用于衡量两个聚类结果的相似性D.调整兰德指数考虑了随机分配的情况E.这些指标都能准确反映聚类的实际效果5.常用的数据降维方法包括（）A.主成分分析B.奇异值分解C.线性判别分析D.聚类分析E.关联规则挖掘三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法是否正确，正确的打“√”，错误的打“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。（）2.有监督学习算法需要有标记的训练数据。（）3.关联规则挖掘中，支持度高的规则一定是强规则。（）4.决策树的剪枝可以防止过拟合。（）5.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）6.不平衡数据集中，少数类样本对模型性能影响较大。（）7.数据标准化对所有模型都有提升效果。（）8.K-Means算法的聚类结果与初始聚类中心的选择无关。（）9.朴素贝叶斯分类器在处理连续型变量时需要进行离散化。（）10.集成学习模型通过组合多个弱学习器来提高性能。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据挖掘中分类算法的基本流程。2.解释一下关联规则挖掘中的支持度和置信度，并举例说明。3.说明K-Means算法的基本步骤。五、综合题（总共1题，每题20分，请结合所学知识，解决以下实际问题）某电商平台收集了用户的购买记录数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等信息。现在想要通过数据挖掘技术分析用户的购买行为，进行精准营销。1.请提出一种适合的数据分析方法，并说明理由。2.描述该方法的具体步骤。3.如何根据分析结果进行精准营销？请给出具体策略。答案：一、选择题1.C2.D3.D4.D5.C6.A7.C8.A9.A10.C二、多项选择题1.ABCDE2.ABCE3.ABE4.ABCD5.ABC三、判断题1.√2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.√四简答题1.分类算法基本流程：首先收集有标记的训练数据，然后选择合适的分类算法，如决策树、支持向量机等，接着使用训练数据训练模型，训练过程中通过优化目标函数来调整模型参数，最后用测试数据评估模型性能，若性能不满足要求则调整模型或算法参数重新训练。2.支持度是指在所有数据集中，同时包含规则左边和右边的样本数占总样本数的比例，反映规则的普遍程度。置信度是指在包含规则左边的样本中，同时包含规则右边的样本数占包含规则左边样本数的比例，衡量规则的可靠性。例如，在100个交易中，有20个交易同时购买了牛奶和面包，支持度为20%；在购买牛奶的50个交易中，有20个也购买了面包，置信度为40%。3.K-Means算法基本步骤：首先随机选择K个聚类中心；然后计算每个样本到各个聚类中心的距离，将样本分配到距离最近的聚类中心所在的簇；接着重新计算每个簇的中心，即簇内样本的均值；重复上述步骤，直到聚类中心不再变化或满足终止条件。五、综合题1.可以使用关联规则挖掘方法。理由如下：通过分析用户购买记录数据，挖掘出用户购买商品之间的关联关系，能够发现哪些商品经常被一起购买，从而了解用户的购买偏好和行为模式，为精准营销提供有力支持。2.具体步骤：首先对购买记录数据进行预处理，包括数据清洗、转换等；然后使用关联规则挖掘算法，如Apriori算法，设置合适的支持度和置信度阈值；运行算法挖掘出频繁项集和关联规则；对挖掘出的规则进行分