理学
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相似问题和答案
第1题：
聚类的主要方法不包括()
A.划分聚类
B.层次聚类
C.密度聚类
D.距离聚类
正确答案:D
第2题：
常用的聚类方法有样品聚类法、系统聚类法和（ ）
A、B两选项暂时没有
C．回归聚类分析
D．平共处模糊聚类法
正确答案：D
第3题：
K－means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。()
此题为判断题(对，错)。
正确答案:正确
第4题：
层次聚类算法分为哪两种方法?简述这两个层次聚类算法。
正确答案：层次聚类算法是假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。层次聚类又有聚合或自底向上聚类、分裂或自顶向下聚类两种方法。聚合聚类开始将每个样本各自分到一个类，之后将相距最近的两类合并，建立一个新的类，重复此操作直到满足终止条件，得到层次化的类别。分裂聚类开始将所有样本分到一个类，之后将已有类中相距最远的样本分到两个新的类，重复此操作直到满足停止条件，得到层次化的类别。
第5题：
聚类的最简单最基本方法是()。
A.距离聚类
B.层次聚类
C.密度聚类
D.划分聚类
正确答案：D
第6题：
常用的聚类分析法有（ ）、系统聚类法、模糊聚类法等。
A．序贯聚类法
B．样品聚类法
C．相关聚类法
D．时间聚类法
正确答案：B
第7题：
K－means聚类适用的数据类型是()。
A.语音数据
B.数值型数据
C.所有数据
D.字符型数据
正确答案：B
第8题：
K－means聚类中K值选取的方法是()。
A、密度分类法
B、手肘法
C、大腿法
D、随机选取
正确答案:A,B
第9题：
K均值K－Means算法是密度聚类。()
此题为判断题(对，错)。
正确答案：错误
第10题：
简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。
正确答案:（1）k-means算法：
优点：算法描述容易，实现简单快速
不足：
簇的个数要预先给定
对初始值的依赖极大
不适合大量数据的处理
对噪声点和离群点很敏感
很难检测到“自然的”簇
（2）层次聚类算法：
BIRCH算法：
优点：利用聚类特征树概括了聚类的有用信息，节省内存空间；具有对象数目呈线性关系，可伸缩性和较好的聚类质量。
不足：每个节点只能包含有限数目的条目，工作效率受簇的形状的影响大。
C.URE算法：
优点：对孤立点的处理能力强；适用于大规模数据处理，伸缩性好，没有牺牲聚类质量。
缺点：算法在处理大量数据时必须基于抽样，划分等技术。
R.OCK算法：
优点：分类恰当，可采用随机抽样处理数据。
缺点：最坏的情况下时间复杂度级数大。
基于密度的聚类算法：可识别具有任意形状不同大小的簇，自动确定簇的数目，分离簇和环境噪声，一次扫描即可完成聚类，使用空间索引时间复杂度为O（NlbN）。