2025年大学数据科学与大数据技术（数据挖掘）试题及答案.doc

2025年大学数据科学与大数据技术（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。
w1以下关于数据挖掘中关联规则的说法，正确的是（ ）
A. 支持度越高的规则越有价值
B. 置信度反映了规则的可靠性
C. 提升度小于1表示规则有正向作用
D. 关联规则只能处理数值型数据
答案：B

w2在决策树算法中，以下哪个指标用于选择划分属性（ ）
A. 信息增益
B. 均方误差
C. 相关系数
D. 余弦相似度
答案：A

w3聚类算法中，K-Means算法的缺点是（ ）
A. 对初始聚类中心敏感
B. 计算效率高
C. 能处理任意形状的数据
D. 不需要预先指定聚类数
答案：A

w4以下哪种算法不属于基于密度的聚类算法（ ）
A. DBSCAN
B. OPTICS
C. Mean Shift
D. K-Means
答案：D

w5数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括（ ）
A. 删除含有缺失值的记录
B. 用均值填充
C. 用模型预测值填充
D. 直接忽略缺失值
答案：D

w6在分类算法评估中，以下哪个指标不受类不平衡问题影响（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. ROC曲线下面积
答案：D

第II卷（非选择题 共70分）

w7（10分）简述数据挖掘的主要任务，并举例说明。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。分类是将数据划分到不同类别，如根据客户特征判断其信用等级。聚类是将数据对象分组，如将电商用户按购买行为聚类。关联规则挖掘是发现数据中项集之间的关联关系，如超市中商品的关联购买情况。异常检测是找出数据中的异常点，如网络流量中的异常流量。

w8（15分）请描述决策树算法的基本原理，并说明如何进行剪枝。
决策树算法基本原理是基于信息论，选择信息增益最大的属性作为根节点，递归地构建决策树。通过对数据集进行划分，使得划分后的子集在类别上更加纯净。剪枝是为了防止决策树过拟合。预剪枝在构建过程中根据一定条件提前停止生长，如当信息增益小于某个阈值。后剪枝是在构建完完整决策树后，根据一定评估指标剪掉一些子树，如使用交叉验证评估剪枝前后的性能。

w9（15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、购买金额等信息。现在要分析用户的购买行为模式。问题：请设计一种数据挖掘方法来分析这些数据，并说明理由。
可以使用关联规则挖掘方法。理由：关联规则挖掘能够发现用户购买商品之间的潜在关联关系。通过分析大量用户的购买记录，找出哪些商品经常被一起购买。例如，可能发现购买笔记本电脑的用户经常同时购买鼠标和键盘。这对于电商平台进行商品推荐、优化商品布局等具有重要意义，能提高用户购买转化率和平台销售额。

w10（15分）材料：有一组医疗数据，包含患者的症状、诊断结果等信息。目标是构建一个模型来预测患者是否患有某种疾病。问题：请选择一种合适的分类算法，并阐述其优势。
可以选择逻辑回归算法。优势在于它是一种线性模型，计算效率高，易于理解和解释。对于医疗数据这种需要考虑多个因素之间线性关系的情况较为适用。它可以清晰地给出每个特征对于疾病预测的影响程度。并且逻辑回归在处理大规模数据时也能有较好的表现，能够快速收敛，适合用于构建预测患者是否患有某种疾病的模型。

w11（15分）材料：在一个社交网络中，有用户之间的好友关系数据。现在要分析用户群体的结构特征以及发现潜在的社区。问题：请描述一种聚类算法来解决这个问题，并说明如何评估聚类结果的质量。
可以使用Louvain算法。Louvain算法是一种基于模块度优化的聚类算法，能够有效地发现社交网络中的社区结构。评估聚类结果质量可以使用模块度指标，模块度衡量了聚类结果中社区内部连接紧密程度与随机情况下的差异。模块度值越高，说明聚类结果中社区结构越明显，聚类质量越好。还可以通过可视化方法直观地观察社区结构是否合理，以及不同社区之间的差异是否显著。

答案：
w1：B
w2：A
w3：A
w4：D
w5：D
w6：D