2025 年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）上学期期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）上学期期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）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.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，数据预处理的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.关联规则挖掘中，支持度和置信度的作用分别是（）A.支持度衡量规则出现的频繁程度，置信度衡量规则的可靠性B.支持度衡量规则的可靠性，置信度衡量规则出现的频繁程度C.支持度和置信度都衡量规则出现的频繁程度D.支持度和置信度都衡量规则的可靠性4.以下关于数据挖掘中的特征选择，说法错误的是（）A.可以提高模型的训练速度B.能减少模型的过拟合风险C.会增加模型的复杂度D.有助于提高模型的泛化能力5.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6.数据挖掘中的聚类算法，其主要目的是（）A.将数据划分成不同的组，使组内数据相似性高，组间数据差异大B.根据已知类别数据建立模型，对未知类别数据进行分类C.发现数据中的关联关系D.预测数据的趋势7.支持向量机算法中，核函数的作用是（）A.对数据进行线性变换B.将低维数据映射到高维空间C.计算数据点之间的距离D.确定分类超平面8.在数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用模型预测缺失值D.直接忽略缺失值9.以下哪种数据挖掘任务可以用于发现数据中的异常点？（）A.分类B.聚类C.关联规则挖掘D.异常检测10.数据挖掘中的回归分析主要用于（）A.预测连续型变量的值B.发现数据中的分类模式C.确定数据中的关联关系D.对数据进行聚类二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.以下属于数据挖掘中监督学习算法的有（）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E.关联规则挖掘算法2.数据挖掘中，数据清洗的操作包括（）A.去除重复数据B.处理缺失值C.纠正错误数据D.对数据进行标准化E.提取数据特征3.关联规则挖掘中，提升度的意义在于（）A.衡量规则的有趣性B.比较规则的支持度和期望支持度C.反映规则的实际应用价值D.确定规则的置信度E.评估规则的覆盖范围4.以下关于数据挖掘中的模型评估指标，说法正确的有（）A.准确率用于衡量分类模型正确预测的比例B.召回率反映了模型对正例的识别能力C.F1值综合考虑了准确率和召回率D.均方误差常用于回归模型的评估E.基尼系数越大，决策树的纯度越高5.数据挖掘中，特征工程包括以下哪些内容？（）A.特征选择B.特征提取C.特征构建D.特征缩放E.特征可视化三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内填写“√”或“×”）1.数据挖掘就是从大量数据中提取有用信息的过程。（）2.分类算法只能处理离散型数据。（）3.关联规则挖掘中，支持度高的规则一定是强规则。（）4.数据挖掘中的模型训练和测试数据必须来自同一数据集。（）5.聚类算法不需要事先知道数据的类别标签。（）6.支持向量机算法只能处理线性可分的数据。（）7.数据预处理中的数据集成是将多个数据源的数据合并成一个数据集。（）8.回归分析中，自变量和因变量都必须是连续型变量。（）9.异常检测算法可以发现数据中的所有异常点。（）10.特征选择可以通过减少特征数量来提高模型的性能。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据挖掘中分类算法的基本流程。2.解释一下数据挖掘中关联规则挖掘的概念，并举例说明。3.说明数据挖掘中模型评估的重要性以及常用的评估指标。五、综合应用题（总共1题，20分，请结合所学知识解决实际问题）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。现在需要通过数据挖掘技术分析用户的购买行为，以发现潜在的用户购买模式，为平台的营销策略提供支持。请你设计一个数据挖掘方案，包括数据预处理步骤、选择合适的数据挖掘算法以及如何评估模型的性能。答案：一、单项选择题1.D2.C3.A4.C5.A6.A7.B8.D9.D10.A二、多项选择题1.ABC2.ABC3.ABC4.ABCD5.ABCD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：首先收集和整理数据，进行数据预处理，包括清洗、集成、转换等。然后选择合适的分类算法，如决策树、支持向量机等。接着使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数以优化性能。最后用测试数据评估模型，计算评估指标如准确率、召回率等，根据评估结果对模型进行改进或调整。2.关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间有趣的关联关系。例如在超市购物数据中，发现“啤酒->尿布”这样的关联规则，即购买啤酒的顾客往往也会购买尿布。支持度表示该规则在数据中出现的频繁程度，置信度表示在购买啤酒的顾客中购买尿布的比例。3.模型评估重要性：确保模型性能良好，选择合适模型，比较不同模型。常用评估指标：分类有准确率、召回率、F1值等；回归有均方误差等。准确率衡量正确预测比例，召回率反映识别正例能力，F1值综合两者；均方误差衡量预测值与真实值差异。五、综合应用题数据预处理步骤：清洗数据，去除重复记录、处理缺失值；集成数据，将不同来源购买记