2025 年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘基础）期末测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘基础）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.支持向量机算法C.K均值算法D.朴素贝叶斯算法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.关于关联规则挖掘，以下说法正确的是（）A.支持度越高的规则越有价值B.置信度越高的规则越有价值C.提升度为1时，规则最有价值D.支持度和置信度都高的规则才是好规则4.数据挖掘中，频繁项集是指（）A.出现次数较多的单个项B.包含多个项且出现次数较多的集合C.支持度大于等于最小支持度的项集D.置信度大于等于最小置信度的项集5.以下哪个指标用于评估聚类算法的效果？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.轮廓系数6.决策树算法中，信息增益的作用是（）A.选择最优的划分属性B.计算叶节点的类别C.确定决策树的深度D.评估决策树的性能7.在朴素贝叶斯分类器中，假设特征之间（）A.相互独立B.存在强关联C.部分独立D.以上都不对8.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.分类离散型变量C.发现数据中的关联关系D.进行数据降维9.以下哪种数据结构常用于存储决策树？（）A.数组B.链表C.树D.图10.对于数据挖掘算法的选择，以下因素中不重要的是（）A.数据规模B.数据类型C.算法的实现语言D.挖掘目标二、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，多选、少选、错选均不得分）1.数据挖掘中常用的数据预处理方法包括（）A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约2.以下哪些算法属于机器学习中的监督学习算法？（）A.线性回归算法B.逻辑回归算法C.决策树算法D.K均值算法3.在关联规则挖掘中，提升度的计算公式涉及到（）A.支持度B.置信度C.项集的大小D.数据集的大小4.聚类算法的特点包括（）A.无监督学习B.不需要预先定义类别C.可以发现数据中的自然分组D.主要用于预测新数据的类别5.数据挖掘在以下哪些领域有广泛应用？（）A.金融领域B.医疗领域C.电商领域D.教育领域三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，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和知识的过程。（）2.分类算法只能处理离散型数据。（）3.频繁项集的支持度一定大于等于最小支持度。（）4.聚类算法的结果评估通常需要与已知类别进行比较。（）5.决策树算法构建的决策树一定是二叉树。（）6.朴素贝叶斯分类器对缺失值敏感。（）7.数据挖掘算法的性能只与算法本身有关，与数据无关。（）8.回归分析中，残差平方和越小，模型拟合效果越好。（）9.关联规则挖掘中，规则的支持度和置信度可以同时为1。（）10.数据挖掘可以发现数据中的所有模式和规律。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述数据挖掘的一般流程。2.解释支持度、置信度和提升度在关联规则挖掘中的含义，并说明它们之间的关系。3.对比决策树算法和支持向量机算法在分类任务中的优缺点。五、综合应用题（总共1题，20分）某电商平台收集了用户的购买历史数据，包括用户ID、购买商品类别、购买时间等信息。现需要挖掘用户购买行为的关联规则，以进行精准营销。请设计一个关联规则挖掘的方案，并说明具体步骤。答案：一、单项选择题1.C2.C3.B4.C5.D6.A7.A8.A9.C10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.AB4.ABC5.ABCD三、判断题1.√2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.√9.×10.×四、简答题1.数据挖掘一般流程：首先是数据准备，包括数据收集、集成、清洗、变换、归约等；然后选择合适的挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等；接着进行模型构建与训练；之后对模型进行评估，根据评估结果调整模型；最后将模型应用到实际中，获取有价值的信息和知识。2.支持度是指项集在数据集中出现的频率，反映了项集的普遍程度；置信度是指在规则的前件发生的条件下，后件发生的概率，衡量规则的可靠性；提升度是指置信度与后件在数据集中的支持度之比，用于评估规则是否比随机情况更有价值。支持度决定了频繁项集，置信度用于筛选强规则，提升度帮助判断规则的实际价值。3.决策树算法优点：简单直观，易于理解和解释，适合处理离散型数据和非线性关系；缺点：容易过拟合，对噪声数据敏感。支持向量机算法优点：能够处理高维数据，泛化能力强，适合处理小样本数据；缺点：计算复杂度高，对大规模数据处理效率低，模型解释性相对较差。五、综合应用题方案：采用Apriori算法进行关联规则挖掘。步骤：首先确定最小支持度和最小置信度；然后扫描数据集，生成频繁1