安徽农业大学《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.K近邻D.聚类算法2.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.数据转换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的频率B.置信度反映了规则的可靠性C.提升度大于1表示规则有意义D.关联规则挖掘只能处理数值型数据4.决策树中，用于划分数据集的属性是（）A.叶节点属性B.根节点属性C.中间节点属性D.测试属性5.在支持向量机中，最大间隔超平面是为了（）A.提高模型的泛化能力B.增加模型的复杂度C.减少训练时间D.更好地拟合数据6.以下哪个不是数据挖掘的应用领域？（）A.金融B.医疗C.教育D.操作系统开发7.K均值聚类算法中，K的选择通常采用（）A.经验法B.随机法C.交叉验证法D.以上都不对8.数据挖掘中，特征选择的目的是（）A.减少数据维度B.增加数据维度C.提高模型的准确性D.以上都是9.朴素贝叶斯分类器的假设是（）A.特征之间相互独立B.特征之间存在强关联C.特征与类别之间相互独立D.以上都不对10.关于回归分析，以下说法正确的是（）A.只能处理线性关系B.可以预测连续型变量C.不需要数据预处理D.模型训练后不需要评估二、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.以下属于监督学习算法的有（）A.决策树B.聚类算法C.支持向量机D.朴素贝叶斯分类器2.数据挖掘中，常用的评估指标有（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.关联规则挖掘中，频繁项集的性质包括（）A.支持度递减B.子集也是频繁项集C.所有频繁项集的支持度都大于最小支持度D.频繁项集的长度递增4.以下哪些方法可以用于处理数据不平衡问题？（）A.过采样B.欠采样C.调整损失函数D.增加特征5.关于数据挖掘的流程，正确的是（）A.数据预处理->模型选择与训练->模型评估->部署与应用B.模型选择与训练->数据预处理->模型评估->部署与应用C.数据预处理->模型评估->模型选择与训练->部署与应用D.模型评估->数据预处理->模型选择与训练->部署与应用三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内填写“√”或“×”）1.数据挖掘可以发现数据中隐藏的规律和模式。（）2.聚类算法是一种无监督学习算法。（）3.决策树的深度越大，模型的泛化能力越强。（）4.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）5.关联规则挖掘中，最小支持度和最小置信度的设置对结果没有影响。（）6.数据挖掘中，特征工程是提高模型性能的关键步骤。（）7.朴素贝叶斯分类器在处理高维数据时表现较好。（）8.K均值聚类算法对初始聚类中心的选择敏感。（）9.回归分析只能用于预测数值型变量。（）10.数据挖掘的结果一定是准确无误的。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要介绍决策树算法的基本原理。2.简述支持向量机中核函数的作用及常用的核函数。3.说明数据挖掘中特征选择的常用方法。五、综合题（总共2题，每题15分）1.给定一个数据集，包含多个特征和一个类别标