大学（数据科学与大数据技术）大数据挖掘算法2026年阶段测试题及答案.doc

大学（数据科学与大数据技术）大数据挖掘算法2026年阶段测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分） 班级______ 姓名______

一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
1. 以下哪种算法不属于聚类算法（ ）
A. K-Means算法
B. DBSCAN算法
C. 决策树算法
D. 层次聚类算法
2. 关于Apriori算法，以下说法错误的是（ ）
A. 是一种关联规则挖掘算法
B. 基于支持度和置信度来筛选规则
C. 会产生大量候选集
D. 适用于处理大数据集时效率很高
3. 梯度下降法中，步长的选择（ ）
A. 越大越好
B. 越小越好
C. 需要根据具体情况调整，过大可能不收敛，过小收敛慢
D. 固定不变
4. 以下哪个不是分类算法（ ）
A. 朴素贝叶斯算法
B. 支持向量机算法
C. PageRank算法
D. 神经网络算法
5. K-Means算法中，K的选择（ ）
A. 越大越好
B. 越小越好
C. 通常需要通过实验等方法确定一个合适的值
D. 随意设定
6. 对于DBSCAN算法，核心对象的定义是（ ）
A. 密度大于某个阈值的点
B. 距离其他点都很远的点
C. 处于聚类中心的点
D. 所有点都是核心对象
7. 以下关于回归算法的说法，正确的是（ ）
A. 只能处理线性关系
B. 可以处理非线性关系
C. 预测结果一定准确
D. 不需要训练数据
8. 随机森林算法是基于（ ）
A. 决策树
B. 神经网络
C. 支持向量机
D. 聚类算法
9. 以下哪种算法常用于处理不平衡数据（ ）
A. SMOTE算法
B. Apriori算法
C. K-Means算法D. 梯度下降法
10. 对于大数据挖掘算法中的模型评估，常用的指标不包括（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 数据量

二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内）
1. 以下哪些算法属于无监督学习算法（ ）
A. K-Means算法
B. 决策树算法
C. DBSCAN算法
D. 层次聚类算法
E. 朴素贝叶斯算法
2. Apriori算法中，支持度和置信度的作用是（ ）
A. 支持度用于筛选频繁项集
B. 置信度用于评估规则的可靠性
C. 支持度越高的规则越好
D. 置信度越高的规则越好
E. 两者没有关系
3. 以下关于梯度下降法的优化策略，正确的有（ ）
A. 采用自适应学习率
B. 动量法
C. Adagrad算法
D. Adadelta算法
E. RMSProp算法
4. 分类算法中，评价模型性能的指标有（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 均方误差
E. 交叉熵
5. 以下哪些算法可以用于特征选择（ ）
A. 主成分分析算法
B. 决策树算法
C. 支持向量机算法
D. 随机森林算法
E. 聚类算法

三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打√或×）
1. K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感。（ ）
2. Apriori算法生成的频繁项集一定是满足用户需求的关联规则。（ ）
3. 梯度下降法一定能找到全局最优解。（ ）
4. 朴素贝叶斯算法假设特征之间是相互独立的。（ ）
5. DBSCAN算法可以自动确定聚类的个数。（ ）
6. 回归算法只能用于预测数值型数据。（ ）
7. 随机森林算法中的决策树之间是相互独立的。（ ）
8. 对于不平衡数据，直接使用分类算法会导致模型偏向多数类。（ ）
9. 模型评估指标在不同的应用场景下重要性相同。（ ）
10. 大数据挖掘算法在处理大规模数据时都能保持高效。（ ）

四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）
1. 请简述K-Means算法的基本步骤。
2. 说明Apriori算法中频繁项集生成的过程。
3. 简述梯度下降法的原理及如何应用于线性回归模型。

五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识详细解答问题）
1. 假设你有一个数据集，包含多个特征和一个类别标签，现在需要对其进行分类。请选择一种合适的分类算法，并说明理由。同时，描述如何使用该算法进行模型训练和评估。
2. 对于一个存在数据不平衡的数据集，有哪些方法可以进行处理？请详细阐述至少两种方法，并说明其原理和优缺点。

答案：
一、选择题
1. C
2. D
3. C
4. C
5. C
6. A
7. B
8. A
9. A
10. D

二、多项选择题
1. ACD
2. AB
3. ABCDE
4. ABC
5. ABD

三、判断题
1. ×
2. ×
3. ×
4. √
5. √
6. ×
7. √
8. √
9. ×
10. ×

四、简答题
1. 1. 随机选择K个初始聚类中心。2. 计算每个数据点到聚类中心的距离，将其划分到最近的聚类中。3. 重新计算每个聚类的中心。4. 重复2、3步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。
2. 1. 扫描数据集，生成候选1项集。2. 根据支持度阈值筛选频繁1项集。3. 由频繁k项集生成候选k+1项集。4. 再次根据支持度阈值筛选频繁k+1项集，重复此过程直到无法生成新的频繁项集。
3. 梯度下降法原理是通过不断调整模型参数，使得损失函数值逐渐减小。在线性回归模型中，通过计算损失函数对参数的梯度，并按照梯度方向更新参数，直到收敛到一个局部最优解。

五、综合题
1. 可以选择决策树算法。理由：它对数据特征的要求不高，不需要进行复杂的数据预处理，能够处理非线性关系，并且易于理解和解释。训练过程：使用训练数据集构建决策树模型。评估：可以使用测试数据集计算准确率、召回率、F1值等指标来评估模型性能。
2. 方法一：过采样。原理是对少数类样本进行复制，增加其数量。优点是简单直接，能有效改善数据不平衡。缺点是可能导致过拟合。方法二：欠采样。原理是减少多数类样本数量。优点是不会引入新的噪声。缺点是可能丢失重要信息。