R语言数据分析与挖掘答案2023秋

第十五章测试

1.在有监督学习中， 我们如何使用聚类方法？ （ ）
A:我们可以先创建聚类类别， 然后在每个类别上用监督学习分别进行学习
B:我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
C:我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项， 然后再用监督学习分别进行学习
D:在进行监督学习之前， 我们不能新建聚类类别

答案:AC
2.以下描述错误的是？（ ）
A:决策树是一种较好的分类算法
B:在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题
C:在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好
D:聚类分析可以看做是一种非监督的分类
3.以下属于聚类算法的是（ ）。
A:决策树
B:Apriori
C:KNN
D:K-Means
4.这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的。（ ）
A:规模
B:噪声和离群点
C:高维性
D:稀疏性
5.数据挖掘的挖掘方法包括：（ ）
A:聚类分析
B:回归分析
C:决策树算法
D:神经网络
6.在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ）
A:错 B:对 7.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。（ ）
A:错 B:对 8.K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。（ ）
A:错 B:对 9.如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。（ ）
A:错 B:对 10.聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。 （ ）
A:错 B:对