2025 年大学人工智能（数据挖掘）期中测试卷.docVIP

2025年大学人工智能（数据挖掘）期中测试卷

（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.以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.K近邻算法

D.聚类算法

2.在数据挖掘中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（）

A.数据清理

B.数据集成

C.数据可视化

D.数据变换

3.以下关于关联规则挖掘的说法，错误的是（）

A.支持度表示规则在数据集中出现的频率

B.置信度表示在满足前提条件下，规则成立的概率

C.提升度大于1表示规则有实际价值

D.关联规则挖掘只能挖掘二元关系

4.决策树的构建过程中，选择最佳划分属性的依据是（）

A.信息增益

B.基尼指数

C.均方误差

D.以上都可以

5.对于K近邻算法，K值的选择对分类结果有重要影响，以下说法正确的是（）

A.K值越大，模型越复杂，容易过拟合

B.K值越小，模型越简单，容易欠拟合

C.一般通过交叉验证来选择合适的K值

D.K值的选择与数据分布无关

6.以下哪种数据挖掘任务旨在发现数据中的模式和规律，以预测未来趋势？（）

A.分类

B.回归

C.聚类

D.关联规则挖掘

7.在支持向量机中，核函数的作用是（）

A.将低维数据映射到高维空间

B.计算数据点之间的距离

C.确定分类超平面

D.以上都不对

8.数据挖掘中的特征选择方法不包括以下哪种？（）

A.主成分分析

B.信息增益

C.决策树剪枝

D.奇异值分解

9.聚类算法的目标是（）

A.将数据分成不同的组，使得同一组内的数据相似性高，不同组的数据相似性低

B.预测数据的类别

C.发现数据中的关联规则

D.以上都不是

10.以下关于数据挖掘的应用场景，说法错误的是（）

A.金融领域可用于风险评估和客户细分

B.医疗领域可用于疾病诊断和药物研发

C.教育领域只能用于学生成绩预测

D.电商领域可用于个性化推荐和库存管理

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，请将正确答案填写在括号内）

1.数据挖掘中的分类算法有哪些优点？（）

A.能够预测未知数据的类别

B.可以处理高维数据

C.对数据分布要求不高

D.可解释性强

2.以下哪些是数据挖掘中常用的评估指标？（）

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.均方误差

3.在关联规则挖掘中，提升度的作用是（）

A衡量规则的实际价值

B.比较规则的支持度和置信度

C.评估规则是否比随机猜测更有效

D.确定规则的前提条件

4.决策树的剪枝策略包括（）

A.预剪枝

B.后剪枝

C.深度优先剪枝

D.广度优先剪枝

5.以下哪些方法可以用于处理数据挖掘中的缺失值？（）

A.填充缺失值

B.删除含有缺失值的记录

C.使用模型预测缺失值

D.忽略缺失值

三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法的对错，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.分类算法只能处理离散型数据，不能处理连续型数据。（）

3.关联规则挖掘中，支持度和置信度越高的规则越好。（）

4.决策树的叶子节点代表分类结果。（）

5.K近邻算法属于基于距离的分类算法。（）

6.数据挖掘中的聚类算法不需要预先知道数据的类别。（）

7.支持向量机只能处理线性可分的数据。（）

8.特征选择可以提高模型的泛化能力和计算效率。（）

9.回归分析主要用于预测连续型变量的值。（）

10.数据挖掘的结果一定是准确无误的。（）

四、简答题（总共3题，每题10分）

1.请简要介绍数据挖掘中的分类算法，并举例说明其应用场景。

2.阐述关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义，并说明它们之间的关系。

3.简述K近邻算法的基本原理，并说明K值的选择对算法性能的影响。

五、综合题（总共1题，每题20分）

假设你有一个关于学生成绩的数据数据集，包含学生的数学、语文、英语成绩以及是否通过考试的信息。请使用决策树算法构建一个模型，用于预测学生是否能够通过考试，并解释模型的构建过程和结果。

答案：

一、单项选择题

1.D

2.C

3.D

4.A

5.C

6.B

7.A

8.D

9.A

10.C

二、多项选择题

1.AD

2.ABC

3.AC

4.AB

5.ABC

三、判断题

1.√

2.×

3.×

4.√

5.√

6.√