广州医科大学《数据挖掘》2024 - 2025 学年第一学期期末试卷

（第2页）制卷人签名：制卷日期制卷人签名：制卷日期：审核人签名：：审核日期：………………………………………………装……订……线…………………学院专业/班级学号姓名题号一二三四五六七八总分阅卷教师得分………………一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.聚类算法D.朴素贝叶斯2.数据挖掘过程中，数据预处理阶段不包括以下哪项工作？（）A.数据清洗B.数据集成C.模型评估D.数据变换3.关联规则挖掘中，衡量规则强度的指标通常是（）。A.支持度B.置信度C.提升度D.以上都是4.对于频繁项集挖掘，以下说法正确的是（）。A.频繁项集的支持度一定大于最小支持度阈值B.频繁项集的子集不一定是频繁项集C.最小支持度阈值越高，发现的频繁项集越多D.以上都不对5.在决策树算法中，用于选择划分属性的准则不包括（）。A.信息增益B.信息增益率C.基尼指数D.均方误差6.支持向量机的核心思想是（）。A.找到最大间隔超平面B.最小化分类错误率C.最大化数据点之间的距离D.以上都不是7.数据挖掘中，处理高维数据时常用的方法是（）。A.特征选择B.数据降维C.增加样本数量D.A和B8.以下哪种聚类算法对初始聚类中心敏感？（）A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类9.朴素贝叶斯分类器基于的假设是（）。A.特征之间相互独立B.特征之间存在强相关性C.数据服从正态分布D.以上都不对10.在数据挖掘中，评估分类模型性能的指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方根误差二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内，多选、少选、错选均不得分）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.数据可视化2.以下属于监督学习算法的有（）。A.决策树B.支持向量机C.朴素贝叶斯D.K-Means3.在关联规则挖掘中，提升度大于1表示（）。A.规则具有实用性B.规则不具有实用性C.购买A商品会增加购买B商品的可能性D.购买A商品与购买B商品无关4.数据挖掘中常用的距离度量方法有（）。A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦相似度D.汉明距离5.以下哪些是数据挖掘中处理缺失值的方法？（）A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充缺失值C.用中位数填充缺失值D.用模型预测缺失值三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法是否正确，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.分类算法只能处理数值型数据。（）3.频繁项集的支持度计数一定大于0。（）4.决策树算法生成的树结构一定是二叉树。（）5.支持向量机只能用于线性分类问题。（）6.聚类算法不需要预先定义类别。（）7.朴素贝叶斯分类器对数据的分布没有要求。（）8.数据降维可以减少数据的存储空间，但可能会损失一些信息。（）9.在数据挖掘中，模型评估只能使用测试集数据。（）10.关联规则挖掘中，置信度越高的规则越好。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.请简述数据挖掘的一般流程。2.解释什么是分类算法，并举例说明一种常用的分类算法及其原理。3.简述关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，回答下列问题）1.给定一个数据集，包含多个属性和类别标签，要求使用决策树算法进行分类。请描述你会如何进行以下步骤：-数据预处理：包括哪些工作？-选择划分属性：如何选择？-构建决策树：简述构建过程。-评估决策树