2025 年大学人工智能（数据挖掘基础）上学期期末测试卷.docVIP

2025年大学人工智能（数据挖掘基础）上学期期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______

一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）

1.数据挖掘中，以下哪种算法常用于分类任务且对数据分布适应性较好？（）

A.K近邻算法B.决策树算法C.关联规则算法D.聚类算法

2.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.数据归约就是对数据进行随机抽样

D.数据转换可以包括数据标准化等操作

3.在决策树中，用于划分节点的属性选择度量，以下哪种是基于信息论的？（）

A.基尼系数B.信息增益C.均方误差D.欧氏距离

4.以下哪种聚类算法是基于密度的？（）

A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.层次聚类算法D.高斯混合模型聚类算法

5.数据挖掘中，频繁项集挖掘主要是找出（）

A.出现频率高的单个项B.出现频率高的项的集合C.所有的项集D.特定长度的项集

6.支持向量机的主要目标是（）

A.找到最大间隔超平面进行分类B.对数据进行聚类C.挖掘频繁项集D.进行数据降维

7.以下关于神经网络的说法，正确的是（）

A.神经网络只能处理线性可分问题B.多层感知机是一种简单的神经网络C.神经网络的训练就是调整权重使损失函数最小D.神经网络不需要进行数据预处理

8.在数据挖掘中，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.均方根误差

9.以下哪种数据挖掘任务可以用于预测客户是否会购买某种产品？（）

A.关联规则挖掘B.分类C.聚类D.数据可视化

10.数据挖掘的主要步骤不包括（）

A.数据采集B.模型评估C.结果可视化D.数据加密

二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内）

1.以下属于监督学习算法的有（）

A.线性回归算法B.决策树算法C.K-Means算法D.支持向量机算法E.层次聚类算法

2.数据挖掘中，数据清洗可能涉及到的操作有（）

A.填充缺失值B.去除重复记录C.处理噪声数据D.数据离散化E.数据标准化

3.在决策树构建过程中，可能会用到的剪枝策略有（）

A.预剪枝B.后剪枝C.随机剪枝D.基于误差的剪枝E.基于信息增益的剪枝

4.以下关于聚类评估指标的说法，正确的有（）

A.轮廓系数越接近1，聚类效果越好B.簇内距离越小，聚类效果越好C.不同聚类算法的评估指标相同D.评估指标可以帮助选择合适的聚类算法E.聚类纯度越高，聚类效果越好

5.数据挖掘中，关联规则的表示形式通常为（）

A.X-YB.support(X-Y)C.confidence(X-Y)D.lift(X-Y)E.XandY

三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）

1.数据挖掘就是从大量数据中提取有价值信息的过程。（）

2.分类算法中，训练集和测试集必须完全相同。（）

3.K-Means算法对初始聚类中心的选择不敏感。（）

4.关联规则挖掘中，支持度高的规则一定是强规则。（）

5.支持向量机只能处理二分类问题。（）

6.数据挖掘中，特征选择的目的是去除无关特征，提高模型性能。（）

7.神经网络的层数越多，性能一定越好。（）

8.聚类算法不需要预先定义类别。（）

9.评估分类模型时，混淆矩阵可以直观地展示模型的分类结果。（）

10.数据挖掘的结果一定是完全准确的。（）

四、简答题（总共3题，每题10分）

1.简述数据挖掘中常用的分类算法及其优缺点。

2.请说明数据预处理中数据清洗的主要内容和方法。

3.解释什么是聚类算法，并列举两种常见的聚类算法及其特点。

五、综合题（总共1题，20分）

假设你有一个关于客户购买行为的数据集，包含客户的年龄、性别、收入、购买频率等信息。请描述如何运用数据挖掘技术来分析该数据集，以找出不同客户群体的特征以及预测客户未来的购买行为。要求详细说明所使用的算法、步骤以及预期的结果。

答案：

一：单项选择题

1.B

2.C

3.B

4.B

5.B

6.A

7.