安徽建筑大学《数据挖掘》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

第1页学院：专业班级：姓名：学院：专业班级：姓名：学号：装订线内不要答题学院/专业：__________姓名：__________学号：__________注意事项：1、本试卷满分100分。2、考试时间120分钟。题号一二三四五六七得分得分评阅人一、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.聚类算法D.朴素贝叶斯2.数据挖掘中，频繁项集挖掘的主要目的是（）。A.发现数据中频繁出现的项集B.进行数据分类C.进行数据聚类D.预测数据趋势3.下列关于关联规则的说法，错误的是（）。A.支持度表示规则在数据集中出现的频率B.置信度表示规则的可靠性C.关联规则挖掘就是找出所有满足最小支持度和最小置信度的规则D.关联规则的支持度和置信度越高越好4.决策树算法中，用于划分节点的属性选择度量是（）。A.信息增益B.基尼指数C.均方误差D.以上都可以5.支持向量机的核心思想是（）。A.寻找最大间隔超平面B.进行数据聚类C.进行数据分类D.以上都不是6.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.数据挖掘算法选择D.数据变换7.以下哪种算法常用于处理回归问题？（）A.线性回归B.决策树C.支持向量机D.以上都可以8.聚类算法的主要目的是（）。A.将数据划分成不同的组B.进行数据分类C.进行数据预测D.发现数据中的频繁项集9.数据挖掘中，评估分类模型的指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差10.以下哪种数据挖掘任务不属于监督学习？（）A.分类B.回归C.聚类D.关联规则挖掘二、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.以下属于数据挖掘中常用的分类算法有（）。A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.K近邻算法2.关联规则挖掘中，影响规则质量的因素有（）。A.支持度B.置信度C.提升度D.均方误差3.数据挖掘中，数据集成可能涉及到的操作有（）。A.合并来自多个数据源的数据B.处理数据中的缺失值C.对数据进行标准化D.对数据进行特征选择4.以下关于聚类算法的说法，正确的有（）。A.K均值聚类算法是一种常用的聚类算法B.层次聚类算法可以生成不同层次的聚类结果C.聚类算法不需要预先知道数据的类别D.聚类算法的结果评价指标有轮廓系数等5.支持向量机可以处理以下哪些类型的数据？（）A.线性可分数据B.非线性可分数据C.高维数据D.文本数据三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，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.频繁项集挖掘中，最小支持度设置得越高，发现的频繁项集数量越少。（）3.决策树算法对缺失值不敏感。（）4.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）5.聚类算法中，簇内的数据相似度高，簇间的数据相似度低。（）6.数据挖掘中，特征选择的目的是减少数据的维度，提高模型的性能。（）7.关联规则的支持度和置信度是相互独立的。（）8.线性回归模型只能处理线性关系的数据。（）9.数据挖掘算法的性能只与算法本身有关，与数据无关。（）10.分类算法的目标是预测数据的类别，回归算法的目标是预测数据的数值。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要介绍数据挖掘中常用的几种分类算法，并说明它们的优缺点。2.简述关联规则挖掘的基本步骤，并解释支持度、置信度和提升度的含义。3.数据预处理在数据挖掘中起着至关重要的作用，请阐述数据预处理包含哪些主要步骤以及每个步骤的作用。五、综合应用题（总共2题，每题15分）1.假设你有一个数据集，包含多个属性和一个类别属性。请设计一个使用决策树算法进行分类的流程，并说明