《常用的数据分析方法对比》作业 一、选择题 1. 下列哪种分析方法主要用于发现数据中的潜在模式和关联规则？ A. 回归分析 B. 聚类分析 C. 关联规则挖掘 D. 主成分分析 答案：C 解析：关联规则挖掘是一种在大规模数据集中发现有趣关系（如频繁模式、关联规则、序列模式）的分析方法。它广泛应用于市场篮子分析、推荐系统等领域，通过识别不同商品或服务之间的关联性，帮助商家优化产品布局和营销策略。相比之下，回归分析（选项A）主要用于预测连续变量之间的关系；聚类分析（选项B）侧重于将数据点分组为相似的簇；而主成分分析（选项D）则用于降维和提取主要特征。 2. 在处理高维数据时，以下哪种方法能有效降低数据维度？ A. 线性回归 B. K近邻算法 C. 主成分分析 D. 决策树 答案：C 解析：主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据转换到一个新的坐标系中，使得任何投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（称为第二主成分）上，依此类推。这种方法能够有效减少数据维度，同时保留数据的大部分信息。线性回归（选项A）、K近邻算法（选项B）和决策树（选项D）虽然也是常用的数据分析方法，但它们并不直接用于降维。 3. 当需要对数据进行分类，且数据标签已知时，以下哪种方法最为合适？ A. 逻辑回归 B. K均值聚类 C. 关联规则挖掘 D. 主成分分析 答案：A 解析：逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的机器学习方法，它通过拟合数据到一个逻辑函数（通常是sigmoid函数）来预测一个二元响应的概率。当数据标签已知时，逻辑回归能够学习输入特征与输出标签之间的关系，并进行准确的分类预测。相比之下，K均值聚类（选项B）是一种无监督学习方法，适用于未知标签的数据分组；关联规则挖掘（选项C）主要用于发现数据项之间的有趣关联；而主成分分析（选项D）则主要用于降维和特征提取。 4. 在无监督学习中，下列哪种方法是基于距离度量来进行数据点分组的？ A. 线性回归 B. 决策树 C. K均值聚类 D. 逻辑回归 答案：C 解析：K均值聚类是一种基于距离度量的无监督学习方法，它通过迭代地将数据点分配给最近的聚类中心（质心），并更新这些质心来最小化簇内对象之间的方差。这种方法不依赖于预先定义的标签，而是根据数据点之间的相似度自动进行分组。相比之下，线性回归（选项A）、决策树（选项B）和逻辑回归（选项D）都是监督学习方法，需要已知的数据标签来进行训练。 5. 如果希望建立一个模型来预测房屋价格，基于历史销售数据，以下哪种方法可能不是最佳选择？ A. 线性回归 B. 决策树 C. K均值聚类 D. 支持向量机 答案：C 解析：K均值聚类是一种无监督学习方法，它主要用于将数据点分组为不同的簇，而不是用于预测连续变量的值。因此，在预测房屋价格这类连续变量的任务中，K均值聚类可能不是最佳选择。相比之下，线性回归（选项A）、决策树（选项B）和支持向量机（选项D）都是常用的监督学习方法，它们可以有效地学习输入特征与输出标签之间的关系，并进行准确的预测。 二、填空题 6. 在数据分析中，_____是一种有监督的学习方法，常用于二分类问题。 答案：逻辑回归 解析方法：逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的机器学习方法，它通过拟合数据到一个逻辑函数来预测一个二元响应的概率。作为有监督学习方法，逻辑回归需要已知的数据标签来进行训练和预测。 7. _____是一种无监督学习方法，通过迭代地将数据点分配给最近的聚类中心来形成簇。 答案：K均值聚类 解析方法：K均值聚类是一种基于距离度量的无监督学习方法，它通过迭代地将数据点分配给最近的聚类中心（质心），并更新这些质心来最小化簇内对象之间的方差。这种方法能够自动地将数据点分组为不同的簇 ... ...
