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2025年高职（大数据技术）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40分）
答题要求：本卷共8小题，每小题5分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
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均值算法
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以下哪项？
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，
2、错误的是？
A. 关联规则挖掘旨在发现数据中项集之间的关联关系
B. 频繁项集是关联规则挖掘的基础
C. 支持度用于衡量关联规则的可靠性
D. 置信度越高的关联规则越有价值
4. 数据挖掘中处理高维数据时，常用的降维算法是？
A. 主成分分析算法
B. 梯度下降算法
C. 随机森林算法
D. 聚类算法
5. 下列哪种算法常用于处理数据挖掘中的回归问题？
A. 线性回归算法
B. Apriori算法
C..K近邻算法
D. DBSCAN算法
6. 在数据挖掘的聚类算法中，K均值算法的缺点是？
A. 对初始聚类中心敏感
B. 计算效率低
C. 不能处
3、理数值型数据
D. 只能发现球形聚类
7. 以下哪种算法不属于数据挖掘中的无监督学习算法？
A. 决策树算法
B. 层次聚类算法
C. 密度聚类算法
D. 高斯混合模型算法
8. 数据挖掘中，特征选择的主要目的是？
A. 提高模型的泛化能力
B. 增加数据维度
C. 降低计算复杂度
D. 提高数据可视化效果
第II卷（非选择题，共60分）
9. （10分）请简要阐述数据挖掘中分类算法的基本原理，并列举两种常见的分类算法及其应用场景。
10. （15分）在关联规则挖掘中，解释支持度、置信度和提升度的含义，并说明它们在评估关联规则时的作用。
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4、1. （15分）假设你有一个数据集，包含多个特征和一个目标变量（分类变量）。请描述你会如何使用数据挖掘技术来构建一个有效的分类模型，包括数据预处理、模型选择和评估等步骤。
12. （10分）材料：某电商平台收集了大量用户的购买记录，包括商品名称、购买时间、购买数量、用户ID等信息。现在需要分析用户购买行为的关联规则，以进行精准营销。
问题：请设计一个关联规则挖掘的流程，以发现用户购买商品之间的关联关系，并说明如何根据挖掘结果制定营销策略。
13. （20分）材料：某医疗数据集包含患者的症状、诊断结果、治疗方法等信息。目标是建立一个预测模型，能够根据患者的症状预测其可能的疾病。
5、问题：
（1）请选择一种适合的分类算法，并说明理由。
（2）描述数据预处理的步骤，包括数据清洗、特征工程等。
（3）如何评估模型的性能？请列举至少两个评估指标。
答案：1. C 2. D 3. C 4. A 5. A 6. A 7. A 8. A 9. 分类算法基本原理：通过对已知类别的训练数据进行学习，建立分类模型，然后用该模型对未知数据进行分类预测。常见分类算法如决策树算法，适用于解决具有清晰分类边界的问题，如客户信用等级分类。朴素贝叶斯算法常用于文本分类等领域，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。 10. 支持度表示项集在数据集中出现的频率，反映了项集的普遍程度。置信度是在包含
6、A的事务中同时包含B的比例，衡量了规则的可靠性。提升度用于比较有规则和无规则情况下的支持度，大于1表示规则有意义。支持度筛选频繁项集，置信度评估规则可靠性，提升度判断规则价值。 11. 数据预处理：清理缺失值、异常值，进行数据标准化等。模型选择：根据数据特点和问题选择决策树、支持向量机等算法。评估：使用交叉验证等方法，通过准确率、召回率等指标评估模型性能，选择最优模型。 12. 流程：数据清洗，去除重复记录等。构建事务数据集，将用户购买记录转化为事务。设置最小支持度和最小置信度，挖掘关联规则。营销策略：对于强关联规则的商品组合，进行捆绑销售、推荐等。 13. （1）可选择朴素贝叶斯算法，因为医疗数据通常具有特征维度高、样本数量有限等特点，朴素贝叶斯算法简单高效且能处理多分类问题。（2）数据清洗：去除重复记录，处理缺失值。特征工程：提取有价值特征，进行特征编码等。（3）评估指标：准确率、召回率、F1值等，通过这些指标衡量模型对疾病预测的准确性和可靠性。
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