1、
2025年大学（计算机科学与技术）数据挖掘试题及答案
（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：本卷共6题，每题5分。在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. K-Means算法
D. 朴素贝叶斯算法
2. 数据挖掘中，关联规则挖掘的主要目的是发现（ ）。
A. 数据之间的因果关系
B. 数据之间的相关性
C.
2、数据的聚类情况
D. 数据的分类结果
3. 以下关于数据预处理的说法，错误的是（ ）。
A. 数据清洗主要是处理缺失值、重复值等问题
B. 数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个数据集
C. 数据归约会增加数据的维度
D. 数据变换可以对数据进行标准化等操作
4. 在数据挖掘中，评估分类模型性能的常用指标不包括（ ）。
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 均方误差
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. 关联规则挖掘
C. 分类算法
D. 异常检测
6. 数据挖掘的流程通常不包括以下哪个步骤
3、 ）
A. 数据采集
B. 模型评估
C. 结果可视化
D. 数据加密
第II卷（非选择题 共70分）
7. （10分）请简要阐述数据挖掘的概念，并说明其在当今社会的主要应用领域。
8. （15分）简述决策树算法的基本原理，并举例说明其在实际中的应用场景。
9. （15分）在数据挖掘中，如何评估一个聚类算法的好坏？请列举至少三个评估指标并简要说明。
10. （20分）材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。现在需要通过数据挖掘技术来分析用户的购买行为模式。
问题：请设计一个数据挖掘方案，包括选择合适的算法
4、以及具体步骤，来挖掘用户购买行为模式。
11. （20分）材料：一家医院收集了患者的病历数据，包含症状、诊断结果、治疗方法等信息。希望通过数据挖掘发现疾病之间的潜在关系以及有效的治疗方案。
问题：请描述如何运用数据挖掘技术来实现这两个目标，包括可能用到的算法和具体操作流程。
答案：
1. C
2. B
3. C
4. D
5. C
6. D
7. 数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的信息和知识的过程。它通过各种算法和技术，对数据进行分析和处理，以发现数据中的模式、规律、关联等。在当今社会，数据挖掘应用广泛，如在商业领域用于客户细分、精准营销；医疗领域辅助疾病
5、诊断、治疗方案优化；金融领域进行风险评估、欺诈检测等。
8. 决策树算法基本原理：它基于树结构进行决策，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出，叶节点是类别或值。通过对训练数据的学习，构建一棵决策树，使得不同类别数据在树中被正确分类。应用场景：比如在银行贷款审批中，根据客户的年龄、收入、信用记录等属性构建决策树，来判断是否给予贷款。
9. 评估聚类算法好坏的指标：一是聚类纯度，衡量聚类中同一类数据的占比情况，值越高说明聚类效果越好；二是簇内平均距离，反映同一簇内数据的紧密程度，距离越小聚类越优；三是轮廓系数，可以综合考虑簇内凝聚性和簇间分离性，取值范围在[-1,1]，越接近1聚类效
6、果越好。
10. 算法选择：可选用关联规则挖掘算法。步骤：首先对用户购物数据进行清洗和预处理，去除噪声数据。然后运用关联规则挖掘算法，如Apriori算法，找出频繁项集，即经常一起出现的商品组合。最后根据频繁项集生成关联规则，分析用户购买行为模式，比如哪些商品经常被一起购买等。
11. 对于发现疾病之间潜在关系：可使用关联规则挖掘算法，对病历数据进行分析，找出症状、诊断结果之间的关联。对于发现有效治疗方案：可以采用分类算法，如决策树算法，将症状等作为属性，诊断结果作为类别，训练模型，从而得出针对不同症状可能有效的治疗方案。具体操作流程：先对病历数据进行清洗和预处理，然后分别运用相应算法进行挖掘和分析，最后对结果进行评估和验证。
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