数据挖掘考试题目——聚类 (2).docx

数据挖掘中的聚类是一种无监督学习方法，用于发现数据集中的自然群体或模式，而无需预先知道具体的类别信息。在本题中，重点讨论的是基于密度的聚类算法——DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）。 1. **DBSCAN 的分类**：在DBSCAN中，点可以被分为三类：核心点、边界点和噪声点。核心点是那些在其设定的Eps半径内有足够多（大于等于MinPts）邻近点的点；边界点位于至少一个核心点的Eps邻域内，但自身不是核心点；噪声点则是那些既不是核心点也不是边界点的点。 2. **DBSCAN的时间和空间复杂度**：在最坏的情况下，DBSCAN的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n)，其中n是数据点的数量。 3. **DBSCAN的优势**：DBSCAN算法的优点包括其耐噪声能力，以及能处理任意大小和形状的簇。 4. **DBSCAN的不足**：DBSCAN在处理高维数据和变密度的数据集时表现不佳。 5. **DBSCAN的参数**：DBSCAN有两个关键参数，分别是Eps（邻域半径）和MinPts（邻域内点的最小数量）。 6. **簇有效性的度量**：非监督度量通常分为簇的凝聚性和簇的分离性，常用的指标有均方差（SSE）；而监督度量通常被称为外部指标，如通过熵评估簇标号与外部提供的标签的匹配程度。 7. **相似度矩阵的特征**：在有明显分离的簇情况下，相似度矩阵应呈现块对角线结构。 8. **参数确定方法**：DBSCAN的Eps参数可以通过观察点到它的第K个最近邻的距离（K-距离）的特性来确定。 9. **聚类评估技术**：不引用附加信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况属于非监督技术。 10. **DBSCAN算法流程**：将所有点标记为核心点、边界点和噪声点；然后，删除噪声点；接着，为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予边；之后，每组连通的核心点形成一个簇；将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。 在选择题部分，我们看到DBSCAN算法的过程、时间复杂度、参数选择方法、处理不同类型数据的适应性、高维数据处理的挑战、簇评估的功能、簇评估度量的选择、DBSCAN的参数影响等问题。 判断题中强调了DBSCAN的参数选择、簇划分特点、算法运行机制以及簇评估标准等概念。 简答题部分则要求详细描述DBSCAN的执行步骤，虽然只给出了部分答案，但完整的过程应该是从点的分类开始，通过删除噪声点，构建核心点的连接，形成簇，并最终分配边界点到簇中。 总体而言，DBSCAN是一种强大的聚类工具，尤其适用于处理复杂和噪声较多的数据集。然而，正确设置Eps和MinPts参数至关重要，因为它们直接影响聚类的结果。同时，评估聚类的质量通常需要非监督或监督的度量方法，确保簇的凝聚性和分离性得到体现。