数据挖掘考试题目——聚类.pdf

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1、。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

2、、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

3、心点边界点噪声点2、O(n2)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、EPSMinPts6、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。二、选择题1、DBSCAN算法的过程是（B）。①删除噪声点。②每组连通的核心点形成一个簇。③将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。④将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。A：①②④⑤③B：③①⑤②④C：③①②④⑤D：①④⑤②③2、

4、如果有m个点，DBSCAN在最坏的情况下的时间复杂度度为（C）。AO(m)BO(mlogm)CO(m2)DO(logm)3、在基本DBSCAN的参数选择方法中，点到它的K个最近邻的距离中的K选作为哪一个参数（B）。AEpsBMinPtsC质心D边界4、当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为（A）。A噪声B核心簇C边界簇D以上都不对5、如果处理以下形状的数据时，适宜采用DBSCAN的是（B）A球形BSS形C椭球形D方形6、DBSCAN之所以难以有效

5、处理高维数据，其主要原因是（D）。2。A数据的形状太复杂B簇的大小未知C噪声点过多D开销过大7、簇评估能够做到（D）①确定数据集的聚类趋势。②确定正确的簇个数。③比较两个簇集，确定那个更好。④不引用附加信息，评估聚类分析结果对数据拟合情况A①②B②③④C①②③D①②③④8、如果不考虑外部信息，聚类结构的有良性度量应当采用（A）。A均方差B方差C中位数D均值9、比较不同的聚类或簇时，通常采用相对的簇评估度量，相对的簇评估以（）来评价不同的聚类或簇。ASSE或熵B簇的大小C簇的形状D簇的密度10、对于DBSCAN，参数Eps固定，当Mi

6、nPts取值较大时，会导致（B）A能很好的区分各类簇B只有高密度的点的聚集区划为簇，其余划为噪声C低密度的点的聚集区划为簇，其余的划为噪声D无影响三、判断题1、DBSCAN的参数Eps固定时，MinPts的值越大越好。（错）2、DBSCAN会把所有点划分到各自的簇中。（错）3、在所有核心点的Eps半径邻域内的点数都不少于MinPts阈值。（对）4、SSE在无监督的簇评估中能起到很好的作用。（对）5、在通过相似度矩阵评估簇时，如果相似度矩阵是块对角的，说明具有明显分离的簇（对）。6、DBSCAN能够很好的区分原始数据的形状，但受限于用

7、户指定的参数。（对）7、判断簇的个数不属于簇评估。（错）。3。8、在做聚类时，DBSCAN会删掉它认为是噪声点的数据点。（对）9、DBSCAN的空间复杂度始终都是O(m)。（对）10、K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。（对）四、简答题1、描述DBSCAN的算法过程。①将所有点标记为核心点、边界点和噪声点。②删除噪声点。③为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。④每组连通的核心点形成一个簇。⑤将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的簇中。2、简答DBSCAN的优点与不足。答

8、，优点：DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇，缺点：当簇的密度变化过大时，DBSCAN就很难敏感的发现数据集中的簇。同时，DBSCAN在处理高维数据时，会有很大的开销。3、简述DBSCAN算法的核心思想。DBSC