2025 年大学数据科学（数据挖掘）下学期期中测试卷

2025年大学数据科学（数据挖掘）下学期期中测试卷

（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分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K-MeansD.朴素贝叶斯2.在数据挖掘中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.数据集成C.模型评估D.数据变换3.关于关联规则挖掘，以下说法错误的是（）A.支持度表示规则在数据集中出现频率B.置信度反映规则的可靠性C.提升度大于1表示规则有意义D.高支持度的规则一定是强关联规则4.决策树中，用于选择划分属性的准则通常是（）A.信息增益B.基尼系数C.均方误差D.A和B5.以下哪个是无监督学习算法？（）A.线性回归B.主成分分析C.逻辑回归D.神经网络6.在K-Means算法中，K的选择（）A.越大越好B.越小越好C.需要根据数据特点和问题需求确定D.固定为某个值7.数据挖掘中，处理高维数据时常用的方法是（）A.降维B.增加样本C.提高模型复杂度D.直接忽略部分维度8.支持向量机的核心思想是（）A.找到最大间隔超平面B.最小化分类错误C.最大化数据点之间的距离D.以上都不对9.朴素贝叶斯分类器基于的假设是（）A.属性之间相互独立B.属性之间存在强相关性C.属性之间部分独立D.不需要假设10.对于频繁项集挖掘，以下哪种数据结构适合存储候选项集？（）A.哈希表B.链表C.树D.数组二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，漏选得2分，错选不得分）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.回归分析E.数据可视化2.以下哪些是分类算法的评价指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.交叉熵3.关于聚类算法，正确的说法有（）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.层次聚类算法分为凝聚式和分裂式D.聚类结果的评价指标有轮廓系数等E.聚类不需要事先给定类别标签4.数据挖掘中常用的距离度量有（）A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦相似度D.汉明距离E.切比雪夫距离5.以下哪些技术可以用于数据降维？（）A.主成分分析B.奇异值分解C.线性判别分析D.决策树剪枝E.聚类三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打√或×）1.数据挖掘可以从大量数据中发现有价值的信息和知识，与机器学习没有区别。（）2.分类算法只能处理离散型数据。（）3.在关联规则挖掘中，支持度和置信度都高的规则一定是用户感兴趣的规则。（）4.决策树的深度越大，模型的泛化能力越强。（）5.无监督学习中，K-Means算法是基于密度的聚类算法。（）6.数据挖掘中，特征选择的目的是去除无关和冗余特征，提高模型性能。（）7.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）8.朴素贝叶斯分类器在处理连续型数据时需要进行离散化。（）9.频繁项集挖掘中，Apriori算法是一种深度优先搜索算法。（）10.数据可视化是数据挖掘的一个重要环节，能帮助用户更好地理解数据和挖掘结果。（）四、简答题（总共三道题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述数据挖掘中数据预处理的主要步骤及其作用。2.对比决策树和支持向量机在分类任务中的优缺点。3.解释K-Means算法的基本原理，并说明如何选择合适的K值。五、综合应用题（总共一道题，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、购买数量等信息。现在想要挖掘用户购买行为的关联规则，以便进行精准营销。请描述你将如何进行关联规则挖掘，并说明可能遇到的问题及解决方案。答案：一、单项选择题1.C2.C3.D4.D5.B6.C7.A8.A9.A10.A二、多项选择题1.ABCD2.ABC3.ABCDE4.ABCDE5.ABC三、判断题1.×2.×3.×4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.√四、简答题1.数据预处理的主要步骤及其作用-数据清洗：处理缺失值、噪声数据、重复数据等，提高数据质量。-数据集成：将多个数据源的数据整合到一起。-数据变换：对数据进行标准化、归一化等变换，提升数据特征。-数据归约：减少数据量，降低存储和计算成本。2.对比决策树和支持向量机在分类任务中的优缺点决策树优点：-简单直观，易于理解和解释。-能处理离散型和连续型数据。-不需要大量预处理。决策树缺点：-容易过拟合。-对数据中的噪声敏感。支持向量机优点：-适合处理高维数据。-泛化能力强。-能处理线性和非线性分类问题。支持向量机缺点：-计算复杂度高。-对参数敏感。3.解释K-Means算法的基本原理，并说明如何选择合适的K值K-Means算法基本原理：随机选择K个聚类中心，计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点划分到最近的聚类中心，然后重新计算聚类中心，重复此过程直到聚类中心稳定。选择合适的K值方法：-尝试不同的K值，计算聚类结果的评价指标，如轮廓系数等，选择最优的K值。-利用交叉验证等方法，评估不同K值下模型的性能。五、综合应用题进行关联规则挖掘步骤：-数据预处理：清洗数据，处理缺失值等。-构建事务数据集：将用户购买记录转化为事务