2025年高职（大数据技术）数据挖掘综合测试题.doc

2025年高职（大数据技术）数据挖掘综合测试题

（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：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。

1. 以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（ ）
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. 聚类算法
D. 朴素贝叶斯算法
2. 在数据挖掘中，用于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. 均方误差
3. 以下关于关联规则挖掘的说法，正确的是（ ）
A. 关联规则挖掘主要用于发现数据中的因果关系
B. 频繁项集是关联规则挖掘的基础
C. 支持度越高的关联规则越有价值
D. 置信度为1的关联规则一定是强关联规则
4. 数据挖掘中，对数据进行预处理的目的不包括（ ）
A. 提高数据质量
B. 减少数据量
C. 增强数据的可理解性
D. 增加数据的维度
5. 以下哪种数据挖掘任务可以用于预测客户是否会购买某产品？（ ）
A. 聚类分析
B. 异常检测
C. 回归分析
D. 关联规则挖掘
6. 在数据挖掘中，处理高维数据时常用的方法是（ ）
A. 降维
B. 升维
C. 数据离散化
D. 数据规范化

第II卷（非选择题，共70分）

（一）填空题（共10分）
答题要求：本大题共5个空，每空2分。请将答案填在题中的横线上。

1. 数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、______和异常检测等。
2. 决策树算法中，用于划分数据集的属性称为______。
3. 支持向量机算法的核心思想是找到一个最优的______，将不同类别的数据分开。
4. 在聚类算法中，常用的距离度量方法有欧氏距离、______和曼哈顿距离等。
5. 数据挖掘中，对连续型数据进行离散化的方法有等宽离散化、______和基于聚类的离散化等。

（二）简答题（共20分）
答题要求：本大题共2题，每题10分。请简要回答问题。

1. 简述数据挖掘中分类算法的基本步骤。
2. 请说明关联规则挖掘中支持度和置信度的含义，并举例说明。

（三）算法设计题（共20分）
答题要求：本大题共1题，20分。请设计一个简单的数据挖掘算法，如决策树算法或聚类算法，并简要描述其实现步骤。

（四）案例分析题（共15分）
答题材料：某电商平台收集了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品、购买金额等。现在需要通过数据挖掘技术分析用户的购买模式，以便进行精准营销。
答题要求：本大题共3小题，每题各5分。请根据上述材料回答以下问题。

1. 请提出一种适合该场景的数据挖掘任务，并说明理由。
2. 假设使用关联规则挖掘，如何确定频繁项集和强关联规则？
3. 对于挖掘出的关联规则，如何应用于精准营销？

（五）综合应用题（共5分）
答题材料：有一组数据如下：（1, 2, 3），（4, 5, 6），（7, 8, 9），（10, 11, 12）。
答题要求：本大题共1题，5分。请使用聚类算法对这组数据进行聚类，并说明聚类结果和聚类方法。

答案：
第I卷：1. C 2. D 3. B 4. D 5. C 6. A
第II卷：（一）1. 回归分析 2. 分裂属性 3. 超平面 4. 余弦距离 5. 等频离散化
（二）1. 分类算法基本步骤：数据预处理，包括数据清洗、集成、变换等；选择合适的分类算法；训练分类模型；评估分类模型性能；使用训练好的模型进行预测。2. 支持度是指某个项集在数据集中出现的频率，反映了该项集的普遍程度。置信度是指在包含某个项集的事务中，同时包含另一个项集的概率，反映了规则的可靠性。例如，{啤酒，尿布}的支持度为0.1，表示10%的事务中同时出现啤酒和尿布；置信度为0.8，表示在购买啤酒的顾客中，80%的人也购买尿布。
（三）以决策树算法为例：实现步骤：首先选择一个分裂属性，根据该属性将数据集划分为多个子集；对每个子集重复上述步骤，直到满足停止条件，如子集内数据属于同一类或达到最大深度等；最终生成一棵决策树。
（四）1. 关联规则挖掘。理由：可以发现用户购买商品之间的关联关系，比如哪些商品经常一起被购买，从而进行商品推荐等精准营销活动。2. 通过设定支持度阈值，找出支持度大于阈值的项集作为频繁项集；对于频繁项集，计算其置信度，筛选出置信度大于设定阈值的规则作为强关联规则。3. 根据挖掘出的关联规则，可以将相关商品进行组合推荐给用户，或者针对购买了某些商品的用户推送可能感兴趣的其他关联商品的广告等。
（五）可以使用K-Means聚类算法。假设K=2，计算各点到质心的距离，不断迭代更新质心位置。聚类结果可能为{(1, 2, 3), (4, 5, 6)}为一类，{(7, 8, 9), (10, 11, 12)}为另一类。具体过程：随机选取两个质心，比如(1, 2, 3)和(7, 8, 9)，计算各点到质心距离，重新分配点到距离最近质心所在类，更新质心，重复直至收敛。