2025年大数据挖掘（数据挖掘算法）试题及答案

2025年大数据挖掘（数据挖掘算法）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共6题，每题5分)w1.以下哪种算法不属于分类算法？（）A.决策树算法B.K近邻算法C.支持向量机算法D.聚类算法w2.数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现（）。A.数据之间的因果关系B.数据之间的相似性C.数据之间的频繁模式D.数据之间的趋势w3.在决策树算法中，用于选择划分属性的指标通常是（）。A.信息增益B.均方误差C.余弦相似度D.欧氏距离w4.支持向量机算法的核心思想是（）。A.寻找最大间隔超平面B.最小化损失函数C.进行数据聚类D.构建决策树w5.以下关于K近邻算法的说法，错误的是（）。A.K值的选择对结果有影响B.适合处理高维数据C.计算量较大D.属于基于实例的学习方法w6.数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.用均值填充C.用模型预测值填充D.直接忽略缺失值第II卷（非选择题共70分）w7.（10分）简述数据挖掘的主要任务有哪些？w8.（15分）请详细说明决策树算法的构建过程。材料：在某电商平台的用户购买行为数据中，发现购买了手机的用户中有很大比例同时购买了手机壳。w9.（20分）（1）请运用关联规则挖掘的知识，分析该现象并找出可能的关联规则。（2）如果要提高手机壳的销售，可以采取哪些基于关联规则的营销策略？材料：有一批客户数据用于信用评估，包括年龄、收入、信用记录等特征，目标是预测客户的信用风险（高风险或低风险）。w10.（25分）（1）你会选择哪种分类算法来解决这个问题？请说明理由。（2）简述该算法在处理此数据时的步骤。答案：w1.Dw2.Cw3.Aw4.Aw5.Bw6.Dw7.数据挖掘的主要任务包括：分类，将数据划分到不同类别；回归，预测连续值；聚类，将数据分成不同簇类；关联规则挖掘，发现数据中频繁出现的模式；异常检测，找出数据中的异常点；趋势分析，分析数据随时间的变化趋势等。w8.决策树算法构建过程：首先选择一个属性作为根节点，通过计算信息增益等指标选择最具分类能力的属性。然后对该属性的不同取值进行划分，形成子节点。接着对每个子节点重复上述过程，继续选择属性进行划分，直到满足停止条件，如所有样本属于同一类或达到最大深度等。最终构建出一棵决策树。w9.（1）设购买手机为A，购买手机壳为B。通过关联规则挖掘算法，计算支持度、置信度等指标。若支持度较高，比如购买手机且购买手机壳的用户比例达到一定值，置信度也较高，如购买手机的用户中购买手机壳的概率很大，那么可能的关联规则就是A→B。（2）营销策略：可以在手机产品页面显著推荐手机壳；推出购买手机搭配手机壳的套餐优惠；对购买手机的用户发送手机壳优惠券等。w10.（1）可以选择逻辑回归算法。理由：逻辑回归算法简单易懂，计算效率高，适合处理这种有多个特征且目标是分类的问题，能很好地处理线性关系的数据，并且可以输出概率值，便于评估信用风险。（2）步骤：首先对数据进行预处理，包括缺失值处理、特征缩放等；然后构建逻辑回归模型，