大学数据挖掘期末考试题

大学数据挖掘期末考试题课程名称：数据挖掘考试时间：XX分钟满分：XX分年级专业：______________姓名：______________学号：______________---注意事项：1.本试卷旨在全面考察学生对数据挖掘基本概念、核心算法及实际应用能力的掌握程度。请考生认真阅读题目，按要求作答。2.所有答案请书写在答题纸指定位置，在本试卷上作答无效。3.保持卷面整洁，字迹清晰。---一、选择题(每题X分，共XX分)(说明：本部分主要考察对数据挖掘基本概念、术语、常用算法的理解和记忆。每题仅有一个正确答案。)1.在数据挖掘的流程中，“数据清洗”主要解决的问题不包括以下哪一项？A.处理缺失值B.消除数据中的噪声C.数据格式转换D.识别并移除异常值2.下列哪种数据挖掘任务的目标是发现数据中项集之间的有趣关联或相关联系？A.分类(Classification)B.聚类(Clustering)C.关联规则挖掘(AssociationRuleMining)D.异常检测(AnomalyDetection)3.在决策树构建过程中，以下哪个指标通常不用于属性选择？B.基尼指数(GiniIndex)C.支持度(Support)4.K-means聚类算法中，K值的选择对聚类结果影响很大。关于K-means算法，以下描述错误的是？A.K-means是一种基于划分的聚类方法B.K-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感C.K-means算法能够自动确定最优的K值D.K-means算法的目标是最小化簇内平方和(SSE)5.朴素贝叶斯分类器之所以被称为“朴素”，主要是因为它做了哪个简化假设？A.特征之间相互独立B.特征服从正态分布D.类别先验概率相等6.关于支持向量机(SVM)，以下说法正确的是？A.SVM仅能处理线性可分的数据B.核函数的作用是将低维非线性数据映射到高维线性可分空间C.支持向量是距离分类超平面最远的样本点D.SVM在训练时会将所有样本点都纳入超平面的计算7.在评估分类模型性能时，当关注“不漏掉任何一个潜在的正例”时，应主要提高哪个指标？A.准确率(Accuracy)B.精确率(Precision)C.召回率(Recall)D.F1值(F1-Measure)8.以下哪种算法不属于无监督学习？A.DBSCANB.AprioriC.主成分分析(PCA)D.逻辑回归(LogisticRegression)二、填空题(每空X分，共XX分)(说明：本部分主要考察对关键术语、算法步骤和核心思想的准确记忆。)1.数据挖掘的经典过程模型CRISP-DM包括：业务理解、_________、数据准备、_________、模型评估和模型部署六个阶段。2.关联规则的两个基本度量指标是_________和_________。其中，前者表示项集在数据集中出现的频率，后者表示规则的可信程度。3.ID3算法使用_________作为属性选择的度量，而C4.5算法则使用_________来改进ID3对可取值数目较多属性的偏好问题。4.在聚类分析中，“簇内相似度高，簇间相似度低”是一个重要的目标。常用的相似度/距离度量方法有_________（至少写出一种）。5.过拟合是模型训练中常见的问题，其主要表现为模型在_________数据上表现很好，但在_________数据上表现不佳。为了防止过拟合，可以采取的措施有_________（至少写出一种）。三、简答题(每题X分，共XX分)(说明：本部分主要考察对核心概念、算法原理的理解和阐述能力。)1.请简述分类与聚类的主要区别，并各举一个实际应用场景的例子。2.什么是特征选择？特征选择的目的是什么？列举至少两种常用的特征选择方法。3.请简述K-means聚类算法的基本步骤，并分析其主要优缺点。4.解释什么是“维数灾难”？在数据挖掘中，有哪些方法可以缓解维数灾难带来的影响？5.简述朴素贝叶斯分类器的基本原理，并说明其在什么情况下表现较好，什么情况下可能表现不佳。四、分析与计算题(每题X分，共XX分)(说明：本部分主要考察对算法的理解和运用能力，以及解决实际问题的初步能力。)1.关联规则挖掘：考虑以下事务数据集（TID为事务ID，Items为购买的商品）：T1:{A,B,C}T2:{A,B}T3:{A,D}T4:{B,E}T5:{A,B,D,E}T6:{A,C,D}请回答：(1)若最小支持度阈值为30%（即支持度计数≥2），请找出所有频繁2-项集。(2)基于(1)的结果，若最小置信度阈值为60%，请生成所有满足条件的关联规则（形如X→Y，其中X和Y为单个项且X≠Y），并计算其置信度。2.决策树：假设我们有如下关于“是否购买电脑”的训练样本（部分）：年龄收入学生信用等级购买电脑------------------------------------------青年高否一般否青年高否好否中年高否一般是老年中否一般是老年低是一般是老年低是好否中年低是好是青年中否一般否青年低是一般是（注：“购买电脑”为类别属性，取值为“是”或“否”）请计算“年龄”这一属性的信息增益（以“购买电脑”为决策属性）。（对数值可保留两位小数）五、综合应用题(共XX分)(说明：本部分主要考察综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。)请回答以下问题：1.如果平台希望对用户进行细分，以便针对不同用户群体制定个性化营销策略，你认为应该采用哪种或哪些数据挖掘技术？请说明选择该技术的理由，并简述大致的分析步骤。2.如果平台希望预测某个用户对特定促销活动的响应概率（即是否会购买促销商品），这属于什么类型的数据挖掘任务？为完成此任务，需要收集哪些相关数据作为模型的输入特征（至少列举三类）？在模型构建完成后，如何评估该预测模型的性能？3.在进行上述数据挖掘项目时，你认为可能会遇到哪些主要的数据质量问题？如何应对这些问题？---参考答案及评分标准（仅供阅卷参考）（此处省略，实际试卷中不会提供给考生）---命题人：[你的名字/教研室]审核人：