数据挖掘考试题目-聚类.docx

数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的技术，聚类是其中的重要组成部分，用于发现数据的自然分组。在教育和考试环境中，理解和掌握聚类算法，特别是DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是必要的。下面我们将深入探讨相关知识点。 一、填空题 1. 聚类算法中，基于密度的方法将点分类为核心点、边界点和噪声点。 2. DBSCAN算法的时间复杂度在最坏情况下为O(n)，空间复杂度为O(n)。 3. DBSCAN算法的优点包括耐噪声、能处理任意大小和形状的簇。 4. 其缺点在于处理高维数据和变密度的数据效果不佳。 5. DBSCAN算法的参数包括Eps（邻域半径）和MinPts（邻域内点的最小数量）。 6. 簇的有效性度量分为凝聚性和分离性，常用指标如均方差（SSE）。 7. 外部指标是监督度量，常利用熵来度量簇标签与预定义标签的匹配程度。 8. 明显分离的簇在相似度矩阵中表现为块对角的结构。 9. 确定DBSCAN参数Eps的基本方法是观察点到它的第K个最近邻的距离（K-距离）。 10. 不引用附加信息评估聚类结果对数据拟合情况的技术称为非监督技术。 二、选择题 1. DBSCAN算法的过程为先标记所有点，删除噪声点，赋予边，形成簇，指派边界点，因此选B。 2. 最坏情况下的时间复杂度为O(m )，选C。 3. K-距离常用于选择Eps参数，选B。 4. K值过大可能导致小簇被标记为噪声，选A。 5. DBSCAN适合处理非规则形状如SS形的数据，选B。 6. 高维数据处理困难的原因是开销过大，选D。 7. 簇评估能完成数据聚类趋势、簇个数确定、比较簇集和无附加信息的拟合评估，选D。 8. 不考虑外部信息，良性度量采用均方差，选A。 9. 相对簇评估以SSE或熵为标准，选A。 10. MinPts取值大时，仅高密度区域划为簇，其余为噪声，选B。 三、判断题 1. MinPts不是越大越好，需要平衡噪声和簇的划分，错误。 2. DBSCAN不会将所有点都划分到簇中，噪声点会被排除，错误。 3. 所有核心点的Eps半径内点数至少达到MinPts阈值，正确。 4. SSE在无监督簇评估中确实有用，正确。 5. 块对角的相似度矩阵表明簇分离明显，正确。 6. DBSCAN的确依赖参数，但能较好反映原始数据形状，正确。 7. 簇的个数可以通过簇评估方法来估计，错误。 8. DBSCAN确实会删除噪声点，正确。 9. DBSCAN的空间复杂度在最坏情况下是O(n)，正确。 10. K均值无法发现重叠簇，而DBSCAN可以区分，错误。 四、简答题 1. DBSCAN算法过程： - 所有点被标记为核心点、边界点或噪声点。 - 然后，删除标记为噪声的点。 - 接着，为距离在Eps之内的所有核心点之间建立连接。 - 之后，通过这些连接将连通的核心点聚集成簇。 - 将边界点分配到最近的核心点所属的簇中。 2. DBSCAN的优点包括： - 能处理任意形状的簇，不受簇的先验知识限制。 - 自动发现簇的数量。 - 能容忍噪声点，不需要预先定义簇大小。 - 对异常值不敏感，可以识别并排除它们。 - 不需要进行特征缩放，因为距离计算是基于密度的。 DBSCAN虽然有诸多优点，但也存在一些挑战，如参数选择的敏感性、高维数据处理的困难以及对簇间密度差异的假设等。理解这些概念对于在实际数据分析项目中成功应用聚类算法至关重要。