中小学教育资源及组卷应用平台 《聚类分析》作业： 一、选择题 1. 在Kmeans聚类算法中，以下哪个参数不是必须预先指定的？ A. 簇的数量（k） B. 初始簇中心 C. 迭代次数 D. 簇的形状 答案：D 解析：选项D正确。在Kmeans聚类算法中，簇的数量（k）、初始簇中心和迭代次数都是必须预先指定的参数。而簇的形状并不是Kmeans算法所直接关注的，它主要通过距离度量（如欧氏距离）来间接影响簇的形状。 2. 在层次聚类中，以下哪种方法不是常用的距离度量方式？ A. 单链接 B. 完全链接 C. 平均链接 D. 动态时间规整（DTW） 答案：D 解析：选项D正确。动态时间规整（DTW）是一种用于时间序列数据的距离度量方式，而在层次聚类中，常用的距离度量方式包括单链接、完全链接和平均链接等。 3. 在DBSCAN聚类算法中，以下哪个参数是用于控制簇的密度的？ A. min_samples B. eps C. min_cluster_size D. max_dbscan_iterations 答案：B 解析：选项B正确。在DBSCAN聚类算法中，eps参数是用于控制簇的密度的关键参数。它定义了一个样本点被认为是核心点所需的邻域半径内的最小样本数量。min_samples参数通常与eps一起使用，共同决定簇的密度。 4. 在谱聚类中，以下哪个步骤是不需要执行的？ A. 构建相似度矩阵 B. 计算拉普拉斯矩阵 C. 应用Kmeans算法进行聚类 D. 计算每个样本的均值 答案：D 解析：选项D正确。在谱聚类中，需要执行构建相似度矩阵、计算拉普拉斯矩阵和应用Kmeans算法进行聚类等步骤。然而，计算每个样本的均值并不是谱聚类的必需步骤。 5. 在聚类分析中，以下哪种方法不是基于原型的聚类方法？ A. Kmeans B. 层次聚类 C. 高斯混合模型 D. DBSCAN 答案：B 解析：选项B正确。Kmeans、高斯混合模型和DBSCAN都是基于原型的聚类方法，它们通过寻找数据集中的代表性样本（原型）来进行聚类。而层次聚类则是一种基于层次结构的聚类方法，它通过逐步合并或分裂样本点来构建聚类层次结构。 二、填空题 6. 在Kmeans聚类算法中，_____是衡量一个样本到其所属簇中心距离之和的目标函数。 答案：簇内平方和误差（WithinCluster Sum of Squared Errors，WCSS） 解析：簇内平方和误差（WCSS）是Kmeans聚类算法的目标函数，它衡量了所有样本到其所属簇中心距离的平方和。通过最小化WCSS，Kmeans算法能够找到最优的簇划分。 7. 在层次聚类中，_____是一种自底向上的聚类策略，即首先将每个样本视为一个单独的簇，然后逐步合并最近的簇。 答案：凝聚层次聚类（Agglomerative Hierarchical Clustering） 解析：凝聚层次聚类是一种自底向上的聚类策略，它从单个样本开始，逐步合并最近的簇，直到达到预定的簇数量或满足其他停止条件。这种策略适用于发现数据的层次结构和关系。 8. 在DBSCAN聚类算法中，_____参数定义了一个样本点被认为是核心点所需的邻域半径内的最小样本数量。 答案：min_samples 解析：在DBSCAN聚类算法中，min_samples参数与eps参数共同决定了簇的密度。当一个样本点的eps邻域内的样本数量大于或等于min_samples时，该样本点被认为是核心点。 9. 在谱聚类中，_____矩阵是通过计算数据集中样本点之间的相似度来构建的。 答案：相似度矩阵（Similarity Matrix） 解析：在谱聚类中，首先需要构建一个相似度矩阵来表示样本点之间的相似度。这个矩阵可以基于不同的距离度量方式（如欧氏距离、余弦相似度等）来计算得到。然后，通过计算拉普拉斯矩阵并应用谱分解技术，可以找到数据集中的低维表示，从而实现聚类。 10. 在聚类分析中，_____是一种评估聚类结果质量的指标，它衡量了簇内样本的紧密程度。 答案：轮廓系数（Silhouette Coefficient） 解析：轮廓系数是一种常用的评估聚类结果质量的指标。它通过计算每个样本到同簇其他样 ... ...
