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2026年数据挖掘（数据挖掘算法）综合测试题及答案

（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：以下每题有四个选项，其中只有一个选项是正确的，请将正确选项的序号填在括号内。(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. 支持向量机算法
C. K近邻算法
D. 聚类算法
w2. 在数据挖掘中，用于处理数据缺失值的方法不包括（ ）。
A. 删除缺失值所在记录
B. 用均值填充缺失值
C. 用随机值填充缺失值
D. 直接忽略缺失值
w3. 关联规则挖掘中，支持度和置信度的作用分别是（ ）。
A. 支持度衡量规则出现的频繁程度，置信度衡量规则的可靠性
B. 支持度衡量规则的可靠性，置信度衡量规则出现的频繁程度
C. 支持度和置信度都衡量规则出现的频繁程度
D. 支持度和置信度都衡量规则的可靠性
w4. 以下关于决策树算法的说法错误的是（ ）。
A. 决策树的每个内部节点是一个属性上的测试
B. 决策树的叶节点是类别或值
C决策树算法对于噪声数据非常敏感
D. 决策树可以很容易地转换为分类规则
w5. 以下哪种算法常用于处理文本数据中的情感分析？（ ）
A. 朴素贝叶斯算法
B. Apriori算法
C. Kmeans算法
D. 线性回归算法
w6. 数据挖掘中，数据预处理的步骤不包括（ ）。
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 数据挖掘算法选择
D. 数据转换

第II卷（非选择题 共70分）
w7. （10分）请简要阐述数据挖掘的定义以及它在当今社会的主要应用领域。
w8. （15分）简述K近邻算法的原理，并说明其优缺点。
w9. （15分）在关联规则挖掘中，已知事务数据库如下：
{牛奶，面包，尿布}，{可乐，面包，尿布}，{牛奶，尿布，啤酒}，{面包，尿布，啤酒}，{可乐，牛奶，尿布}，{可乐，面包，啤酒}，{牛奶，尿布，啤酒}，{牛奶，面包，尿布，啤酒}，{可乐，面包，尿布}，{可乐，尿布，啤酒}。
请使用Apriori算法找出所有支持度不低于30%的频繁项集，并计算出相应的关联规则及其置信度。
w10. （20分）材料：某电商平台收集了大量用户的购买记录，包括购买商品的种类、数量、时间等信息。现在想要通过数据挖掘来分析用户的购买行为模式，以便更好地进行精准营销。
问题：请设计一个基于决策树算法的方案来分析这些数据，包括如何选择属性、构建决策树以及对结果的解释。
w11. （20分）材料：有一个数据集包含了学生的考试成绩、学习时间、学习方法等信息，目标是预测学生的考试成绩。
问题：请选择合适的数据挖掘算法，并阐述如何对数据进行预处理、模型训练以及评估模型的性能。

答案：
w1. D
w2. D
w3. A
w4. C
w5. A
w6. C
w7. 数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的信息模式和知识的过程。在当今社会，数据挖掘主要应用于商业领域，如客户关系管理、市场预测、精准营销等；医疗领域，如疾病预测、药物研发等；金融领域，如风险评估、信用评分等；以及交通、教育、科研等众多领域，帮助各行业做出更明智的决策。
w8. K近邻算法的原理是：给定一个测试样本，在训练数据集中找到与之最近的K个邻居，根据这K个邻居的类别进行投票，将得票最多的类别作为测试样本的类别。优点：简单易懂，对异常值不敏感，无需训练过程。缺点：计算量大，对高维数据效果不佳，K值选择较难。
w9. 频繁项集：{牛奶，尿布}支持度40%，{面包，尿布}支持度40%，{尿布}支持度70%，{啤酒，尿布}支持度40%，{牛奶，面包，尿布}支持度30%；关联规则及置信度：{牛奶，尿布}→{面包}置信度75%，{面包，尿布}→{牛奶}置信度75%，{尿布}→{啤酒}置信度57.1%等。
w10. 选择购买商品种类、购买数量、购买时间等属性。构建决策树时，以购买商品种类为根节点开始划分，根据信息增益等准则选择最优划分属性。结果解释：决策树的每个分支代表一种购买行为模式，如经常购买某类商品的用户特征等，可据此制定精准营销策略。
w11. 可选择线性回归算法。数据预处理：清洗缺失值，对数据进行标准化。模型训练：将学习时间、学习方法等作为特征，考试成绩作为目标变量训练模型。评估模型性能：使用均方误差等指标，通过交叉验证等方法评估模型的准确性和泛化能力。