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数据挖掘考试题目——聚类

数据挖掘考试题目——聚类

一、填空题

1、密度的基于中心的方法使得我们可以将点分类为：__________、________ 、_________。

2、DBSCAN 算法在最坏的情况下，时间复杂度是__________、空间复杂度是__________。

3、DBSCAN 算法的优点是_______、__________________________。

4、DBSCAN 算法的缺点是处理_________________、_____________的数据效果不好。

5、DBSCAN 算法的参数有：___________、____________。

6、簇的有效性的非监督度量常常可以分为两类：__________、__________，它常采用的

指标为__________。

7、簇的有效性的监督度量通常称为___________，它度量簇标号与外部提供的标号的匹配

程度主要借助____________。

8、在相似度矩阵评价的聚类中，如果有明显分离的簇，则相似度矩阵应当粗略地是_____

_____。

9、DBSCAN 算法的参数确定的基本方法是观察____________________的特性。

10、不引用附加的信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于__________技术。

答案：

1、核心点边界点噪声点

2、 O(n

2

) O(n)

3、耐噪声能够处理任意大小和形状的簇

4、高维数据变密度的

5、 EPS MinPts

6、簇的凝聚性簇的分离性均方差(SSE)

7、外部指标监督指标的熵

8、块对角的

9、点到它的第 K 个最近邻的距离（K-距离）

10、非监督

1

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