第3章--聚类分析答案
第3章 类分析答案
第三章 聚类分析一、填空题1.在进行聚类分析时,根据变量取值的不同,变量特性的测量尺度有以下三种类型: 间隔尺度 、 顺序尺度 和 名义尺度 。
2.Q 型聚类法是按___样品___进行聚类,R 型聚类法是按_变量___进行聚类。
3.Q 型聚类统计量是____距离_,而R 型聚类统计量通常采用_相似系数____。
4.在聚类分析中,为了使不同量纲、不同取值范围的数据能够放在一起进行比较,通常需要对原始数据进行变换处理。
常用的变换方法有以下几种:__中心化变换_____、__标准化变换____、____规格化变换__、__ 对数变换 _。
5.距离ij d 一般应满足以下四个条件:对于一切的i,j ,有0≥ij d 、 j i =时,有0=ij d 、对于一切的i,j ,有ji ij d d =、对于一切的i,j,k ,有kj ik ij d d d +≤。
6.相似系数一般应满足的条件为: 若变量i x 与 j x 成比例,则1±=ij C 、 对一1≤ij 和 对一切的i,j ,有ji ij C C =。
7.常用的相似系数有 夹角余弦 和 相关系数 两种。
8.常用的系统聚类方法主要有以下八种: 最短距离法 、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法。
9.快速聚类在SPSS 中由__K-mean_____________过程实现。
10.常用的明氏距离公式为:()qpk q jk ik ij x x q d 11⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑=,当1=q 时,它表示 绝对距离 ;当2=q 时,它表示 欧氏距离 ;当q 趋于无穷时,它表示 切比雪夫距离 。
11.聚类分析是将一批 样品 或 变量 ,按照它们在性质上 的 亲疏、相似程度 进行分类。
12.明氏距离的缺点主要表现在两个方面:第一 明氏距离的值与各指标的量纲有关 ,第二 明氏距离没有考虑到各个指标(变量)之间的相关性 。
(完整版)数据挖掘概念课后习题答案
(b)(b)由基本方体[student,course,semester,instructor]开始,为列出BigUniversity每个学生的CS课程的平均成绩,应当使用哪些特殊的OLAP操作。
(c)如果每维有5层(包括all),如“student<major<status<university<all”, 该立方体包含多少方体?
合,因为它是松散耦合和 紧密耦合的折中。
第2章数据预处理
2.2假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。
年龄
频率
1~5
200
5~15
450
15~20
300
20~50
1500
50~80
700
80~110
44
计算数据的近似中位数值。
2.4假定用于分析的数据包含属性age。数据元组的age值(以递增序)是:13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70。
(a)画出一个等宽为10的等宽直方图;
(b)为如下每种抽样技术勾画例子:SRSWOR,SRSWR,聚类抽样,分层抽样。使用大小为5的样本和层“青年”,“中年”和“老年”。
解答:
(b)为如下每种抽样技术勾画例子:SRSWOR,SRSWR,聚类抽样,分层
抽样。使用大小为5的样本和层“青年”,“中年”和“老年”。 元组:
用箱深度为3的分箱均值光滑对以上数据进行光滑需要以下步骤:
�步骤1:对数据排序。(因为数据已被排序,所以此时不需要该步骤。)
�步骤2:将数据划分到大小为3的等频箱中。
聚类分析应用范例
安徽工程大学本科课程设计(论文)专业:题目:基于聚类分析方法的农村消费状况探索作者姓名: ***指导老师:成绩:年月日摘要多元统计分析是运用数理统计方法来研究解决多指标问题的理论和方法。
近30年来,随着计算机应用技术的发展和科研生产的迫切需要,多元统计分析被广泛应用于自然学科和社会科学的各个学科,已经成为人们解决实际问题不可或缺的重要工具。
我国是一个农业大国,农民约占全国总人口的70%以上,是最大的消费群体,进行研究时要处理大量的复杂信息,因此运用统计方法探索农村消费状况有着重要的实际意义。
本文首先从我国农村消费现状入手,采用聚类分析方法对我国各地区农村消费支出结构水平进行分类比较研究,以得出各因素对农村消费状况影响程度,进而得出了相应的结论并提出增加我国农村居民消费的对策:一是增加农村居民收入;二是提高消费者素质;三是改善农村居民的消费环境;四是完善农村社会保障;五是统筹协调发展。
本文所研究的农村消费状况就受多种因素支配,各种因素之间也常存在着一定的内在联系和相互制约。
需要分析哪些是主要的,本质的,哪些是次要的,片面的,他们之间是什么样的关系等问题,多元统计分析正是解决这些问题的有力工具。
因而利用统计方法中的聚类分析有着重要的应用价值。
关键词:农村;消费;聚类分析引言经过改革开放三十年的风雨历程,在投资、消费和出口三驾马车的拉动下,我国经济飞速发展,人民生活水平日益提高,居民收入不断增长,全面建设小康社会取得重大进展,实现了人民生活由温饱不足向总体小康的历史性跨越。
十七届三中全会提出“到2020年,农村改革发展基本目标任务是:农村经济体制更加健全,城乡经济社会发展一体化体制机制基本建立;现代农业建设取得显著进展,农业综合生产能力明显提高,国家粮食安全和主要农产品供给得到有效保障;农民人均纯收入比2008年翻一番,消费水平大幅提升,绝对贫困现象基本消除[1]。
”党中央正式把提升农村居民消费水平作为未来我国经济发展的目标,不仅体现了改革开放给农村居民生活所带来的显著变化,更体现了整个中国居民的整体消费水平的增长,借此稳定中国的经济基础,实现国民经济的可持续发展的长远规划。
第三章 聚类分析
0 A ( x) 1
当x A时 当x A 时
2. 集合的表示方法
集合的表示方法有多种多样。就给定的集合来讲,一般
有三种表达形式:
(1)列举法 指把集合中的所有元素一一列举出来的方
法。如A={1,2,3,4}, B={b1,b2,b3}等。 (2)趋势法 这种表达方法仅适用于集合中元素的排列
具有某种规律性,此时只需列举出有限个元素,其余元素可 用省略号“……”表示。例如:A={…,-1,0,1,2,…} B={a1 , a2 , … , an}
(3)描述法
又称谓语语句法,这是一种广泛应用的
集合表示方法。其一般表达式如下 A={x|p(x)}
式中:x-表示集合元素;
p(x)-作为谓语,用以说明x是什么,或在什么范围内变化。 例如:
n
n
当A1=A2=…=An时,
i1
A i | A |n
四
关系集
研究直积集的根本目的,就是为了进一步研
D2
D2
其中 叫二维笛卡空间,也即是说,若X取全体实数集 合,则其直幂集代表平面上全部点的集合。
3. 推广 以上我们研究的是两个集合的直积集问题,其中有序对叫 有序二元。那么,我们完全可以仿照这种思路,把直积集的概
念推广到几个集合。
设已知 A1 A2 A n 个非空集合,则A 1 到A 2 , 2 到A 3 … A 的直积集记成 A i
亮与不亮则表示逻辑或(∨)的取值。
P
Q
P Q
图 3-1 开关串联电路
P Q
P Q
图 3-2 开关并联电路
4.条件语句 条件语句是表示逻辑变量之间,或等式之间相互因果关 系的一种表达形式,分为单向条件语句和双向条件语句。 (1)单向条件语句记成“PQ”,读作有P必有Q。 若P为T,且有Q为T,则单向条件语句成立,PQ=T; 反之若P为T,而Q为F,则条件语句不成立,PQ=F。 (2)双向条件语句记成“PQ”,读作有P必有Q, 有Q必有P。若P为T(F),且有Q为T(F),则双向条 件语句成立,PQ=T;若P为T(F),而Q为F(T),则
第3章聚类分析答案
第三章聚类分析一、填空题1. 在进行聚类分析时,根据变量取值的不同,变量特性的测量尺度有以下三种类型:间隔尺度________ 、顺序尺度和名义尺度。
2. Q型聚类法是按—样品—进行聚类,R型聚类法是按—变量—进行聚类。
3. ___________________ Q型聚类统计量是_____________________________ 距离而R型聚类统计量通常采用_相似系数 __________________________________ 。
4•在聚类分析中,为了使不同量纲、不同取值范围的数据能够放在一起进行比较,通常需要对原始数据进行变换处理。
常用的变换方法有以下几种:—中心化变换_____ 、—标准化变换____ 、 ____ 规格化变换_、—对数变换_。
5•距离d j—般应满足以下四个条件:对于一切的i,j ,有d j _0、i二j时,有d jj =0、对于一切的i,j ,有d jj =d jj、对于一切的i,j,k ,有d ij< d ik d kj。
6. 相似系数一般应满足的条件为:若变量x i与X j成比例,则C ij 1、对一切的i,j ,有C j <1和对一切的i,j ,有C j =67. 常用的相似系数有夹角余弦和____________ 两种。
8. 常用的系统聚类方法主要有以下八种:最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法9 •快速聚类在SPSS中由__K-mean __________ 程实现-P q f q_dj(q)= |E Xik -Xjk ,当q=1 时,它表示 __绝10.常用的明氏距离公式为:对距离___________ ;当q=2时,它表示____________ ;当q趋于无穷时,它表示切比雪夫距离______________ 。
11. 聚类分析是将一批样品____ 或,按照它们在性质上的亲疏、相似程度____________ 进行分类。
第3章--判别函数及几何分类法
d 12 0
d 13
0 IR
d 23 0
16
例3.3 一个三类问题,三个判决函数为: d12 ( X ) -x1 - x2 5 d13( X ) -x1 3
问模式 X [4,3]T 属于哪类?
d23( X ) -x1 x2
d12(X)=0 x2
d23(X)=0
解:计算得 d12 (X ) -2, d13(X ) -1, d23(X ) -1
0.5 d3 d1
3
d3 d2
1
x1
-
d2(X) -d3X 0
d32 ( X ) -d23 ( X )
判决界面如图所示。
24
例3.6 已知判决界面的位置和正负侧,分析三类模式的分布
区域 。
x2
1
d1 ( X ) - d 3 X 0
-
d1
(
X
)
-d
2
X
0
3
-
2
O
x1
-
d2 (X ) - d3 X 0
如:对一个三类问题,如果d12 ( X ) 0 , d13 ( X ) 0
则 X 1 类,而 d23 ( X ) 在判别 1类模式时不起作用。 15
d12(X)=0- x2
d 21 0
d 23 0
2
d 12 0 d 13 0
1
d23(X)=0
-
d 31 0 d 32 0
3
x1
-
d13(X)=0
别都分开。判决函数为:dij (X ) WijT X 。这里 d ji -dij 。
判别函数性质:
dij X 0, j i ; i, j 1,2,, M , 若 X i
智慧树知到《人工智能基础》章节测试答案
智慧树知到《⼈⼯智能基础》章节测试答案智慧树知到《⼈⼯智能基础》章节测试答案第⼀章1、第⼀个击败⼈类职业围棋选⼿、第⼀个战胜世界围棋冠军的⼈⼯智能机器⼈是由⾕歌公司开发的()。
A.AlphaGoB.AlphaGoodC.AlphaFunD.Alpha答案: AlphaGo2、⽆需棋谱即可⾃学围棋的⼈⼯智能是()A.AlphaGo FanB.AlphaGo LeeC.AlphaGo MasterD.AlphaGo Zero答案: AlphaGo Zero3、世界上第⼀次正式的AI会议于()年召开,John McCarthy 正式提出“Artificial Intelligence”这⼀术语A.1954B.1955C.1956D.1957答案: 19564、以下哪些不是⼈⼯智能概念的正确表述()A.⼈⼯智能是为了开发⼀类计算机使之能够完成通常由⼈类所能做的事B.⼈⼯智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序C.⼈⼯智能是通过机器或软件展现的智能D.⼈⼯智能将其定义为⼈类智能体的研究答案: ⼈⼯智能将其定义为⼈类智能体的研究5、下⾯不属于⼈⼯智能研究基本内容的是()。
A.机器感知B.机器学习C.⾃动化D.机器思维答案: ⾃动化6、⼈⼯智能是研究、开发⽤于模拟、延伸和扩展⼈的()的理论、⽅法、技术及应⽤系统的⼀门新的技术科学。
A.智能B.⾏为C.语⾔D.计算能⼒答案: 智能7、图灵测试的含义是()A.图灵测试是测试⼈在与被测试者(⼀个⼈和⼀台机器)隔开的情况下,通过⼀些装置(如键盘)向被测试者随意提问。
问过⼀些问题后,如果被测试者超过30%的答复不能使测试⼈确认出哪个是⼈、哪个是机器的回答,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有⼈类智能。
B.所谓的图灵测试就是指⼀个抽象的机器,它有⼀条⽆限长的纸带,纸带分成了⼀个⼀个的⼩⽅格,每个⽅格有不同的颜⾊。
有⼀个机器头在纸带上移来移去。
机器头有⼀组内部状态,还有⼀些固定的程序。
多元统计练习题.doc
多元统计练习题第一章基础统计.数据文件:学生考试成绩。
1.将全体学生的考试成绩按以下标准分为五级:优:90分(含)以上;良:80分(含)以上不足90分;中:70分(含)以上不足80分;及格:60分(含)以上不足70分;不及格:60分(不含)以下。
2.统计每一个等级学生的人数,及占全体学生的比率:3.统计每一个班级中各个等级的学生人数,及占所在班级人数的比率;4.按性别统计各个等级的学生人数及每个等级的平均分、最高分、最低分;5.全体学生中,及格(含)以上的学生人数占全体学生的比率%;80%的学生成绩不低于分?6.生成全体学生成绩直方图;7.用P-P图或Q-Q图观察学生成绩是否来自正态分布。
并结合下一道题(8)的结果来看用P-P图或Q-Q图观察分布的局限性。
8.用K-S检验法,以0.05显著性水平,检验全体学生成绩是否来自正态总体(n或y),检验统计量值z=, 它对应的水平(近似)值Asymp. Sig =。
如果是0.1的显著性水平呢?二.数据文件:公司职工。
1.填表:2.填表:3.对全体职工按年龄(age)分组,标准如下:第1组,青年:age<35;第2 组,中年:35<age<60;第3组,老年:ageN60.填表:4.的%;中年女职工的人数为人,占全体女职工人数的%。
5.中年男办事员的平均当前薪金(salary)为元,他们中的最低受教育年限(educ)是年。
7.该公司80%的员工当前薪金(salary)不低于元。
8.如果把本文件数据看成某个正态总体的样本,试在0.05的显著性水平下检验:1)不同性别职工的平均受教育年限(educ)有无显著差异?(填y或n);检验统计量值t=,显著性值Sig.=。
2)青年职工与中年职工的平均当前薪金(salary)有无显著差异?(填y或n);检验统计量值t=,显著性值Sig.=。
3 )老、中、青三部分人平均受教育年限(educ)分别是:老年人年,中年人年,青年人年。
(完整版)多元统计分析课后练习答案
第1章 多元正态分布1、在数据处理时,为什么通常要进行标准化处理?数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
其中最典型的就是0-1标准化和Z 标准化。
2、欧氏距离与马氏距离的优缺点是什么?欧氏距离也称欧几里得度量、欧几里得度量,是一个通常采用的距离定义,它是在m 维空间中两个点之间的真实距离。
在二维和三维空间中的欧氏距离的就是两点之间的距离。
缺点:就大部分统计问题而言,欧氏距离是不能令人满意的。
每个坐标对欧氏距离的贡献是同等的。
当坐标表示测量值时,它们往往带有大小不等的随机波动,在这种情况下,合理的方法是对坐标加权,使变化较大的坐标比变化较小的坐标有较小的权系数,这就产生了各种距离。
当各个分量为不同性质的量时,“距离”的大小与指标的单位有关。
它将样品的不同属性之间的差别等同看待,这一点有时不能满足实际要求。
没有考虑到总体变异对距离远近的影响。
马氏距离表示数据的协方差距离。
为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的随机变量与的差异程度:如果协方差矩阵为单位矩阵,那么马氏距离就简化为欧氏距离,如果协方差矩阵为对角阵,则其也可称为正规化的欧氏距离。
优点:它不受量纲的影响,两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。
由标准化数据和中心化数据计算出的二点之间的马氏距离相同。
马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。
缺点:夸大了变化微小的变量的作用。
受协方差矩阵不稳定的影响,马氏距离并不总是能顺利计算出。
3、当变量X1和X2方向上的变差相等,且与互相独立时,采用欧氏距离与统计距离是否一致?统计距离区别于欧式距离,此距离要依赖样本的方差和协方差,能够体现各变量在变差大小上的不同,以及优势存在的相关性,还要求距离与各变量所用的单位无关。
如果各变量之间相互独立,即观测变量的协方差矩阵是对角矩阵, 则马氏距离就退化为用各个观测指标的标准差的倒数作为权数的加权欧氏距离。
智慧树知到《大数据工具应用》章节测试答案
绗竴绔?1銆?011骞撮害鑲敗鐮旂┒闄㈡彁鍑虹殑澶ф暟鎹畾涔夋槸锛氬ぇ鏁版嵁鏄寚鍏跺ぇ灏忚秴鍑轰簡甯歌鏁版嵁搴撳伐鍏疯幏鍙栥€佸偍瀛樸€佺鐞嗗拰锛? 锛夎兘鍔涚殑鏁版嵁闆嗐€?A:璁$畻B:璁块棶C:搴旂敤D:鍒嗘瀽绛旀: 鍒嗘瀽2銆佺敤4V鏉ユ鎷ぇ鏁版嵁鐨勭壒鐐圭殑璇濓紝涓€鑸槸鎸囷細Value銆乂elocity 銆乂olume鍜岋紙锛夈€?A:VarietyB:VainlyC:VagaryD:Valley绛旀: Variety3銆佸ぇ鏁版嵁鍒嗘瀽鍥涗釜鏂归潰鐨勫伐浣滀富瑕佹槸锛氭暟鎹垎绫汇€侊紙锛夈€佸叧鑱旇鍒欐寲鎺樺拰鏃堕棿搴忓垪棰勬祴銆?A:鏁版嵁缁熻B:鏁版嵁璁$畻C:鏁版嵁鑱氱被D:鏁版嵁娓呮礂绛旀: 鏁版嵁鑱氱被4銆佹柊娴拰浜笢鑱斿悎鎺ㄥ嚭鐨勫ぇ鏁版嵁鍟嗗搧鎺ㄨ崘锛屾槸鐢变含涓滅洸鐩帹閫佸埌褰撳墠娴忚鏂版氮缃戠珯鐨勭敤鎴风殑椤甸潰涓婄殑銆?A:瀵?B:閿?绛旀: 閿?5銆佺洰鍓嶇殑澶ф暟鎹鐞嗘妧鏈彧鑳藉鐞嗙粨鏋勫寲鏁版嵁銆?A:瀵?B:閿?绛旀: 閿?绗簩绔?1銆佹垜浠父鐢ㄧ殑寰蒋Office濂椾欢涓殑Access鏁版嵁搴撹蒋浠剁殑鏁版嵁搴撴枃浠舵牸寮忓悗缂€鍚嶆槸锛? 锛夈€?A:mdfB:mdbC:dbfD:xls绛旀: mdb2銆佸ぇ澶氭暟鏃ュ織鏂囦欢鐨勫悗缂€鍚嶆槸锛? 锛夈€?A:txtB:csvC:xmlD:log绛旀: log3銆佹湰璇剧▼閲嶇偣浠嬬粛鐨剋eka杞欢鐨勪笓鏈夋枃浠舵牸寮忔槸锛? 锛夈€?A:MongoDBB:ARFFC:valueD:key map绛旀: ARFF4銆佹暟鎹竻娲楀伐浣滅殑鐩殑涓昏鏄瑙e喅鏁版嵁鐨勫畬鏁存€с€佸敮涓€鎬с€佸悎娉曟€у拰锛? 锛夈€?A:涓撲笟鎬?B:鎺掍粬鎬?C:涓€鑷存€?D:鍏变韩鎬?绛旀: 涓€鑷存€?5銆佸叓鐖奔杞欢鐨勨€滆嚜瀹氫箟閲囬泦鈥濆伐浣滄柟寮忎笅锛岄渶瑕佸湪杞欢閲岃緭鍏ヤ竴涓紙锛夋潵浣滀负閲囬泦鐨勭洰鏍囥€?A:鐢佃瘽鍙风爜B:鍏抽敭璇?C:缃戦〉鍦板潃D:鐢ㄦ埛鍚?绛旀: 缃戦〉鍦板潃6銆佸叓鐖奔杞欢鐨勯噰闆嗚鍒欏彲浠ラ€氳繃鏂囦欢鐨勫舰寮忔潵瀵煎叆鎴栬€呭鍑猴紝杩欑鏂囦欢鐨勫悗缂€鍚嶆槸锛? 锛夈€?A:otdB:jpgC:pngD:gif绛旀: otd7銆丒xcel鍙互閫氳繃鈥滄暟鎹湁鏁堟€р€濇寜閽搷浣滄潵瑙勮寖鏁版嵁杈撳叆鐨勮寖鍥淬€?A:瀵?B:閿?绛旀: 瀵?8銆丒xcel涓嶈兘瀵煎叆txt鎴朿sv鏍煎紡鐨勬枃浠躲€?A:瀵?B:閿?绛旀: 閿?9銆佸叓鐖奔杞欢鍙兘瀵硅蒋浠跺唴寤轰簡鈥滅畝鏄撻噰闆嗏€濊鍒欑殑缃戠珯閲囬泦鏁版嵁銆?A:瀵?B:閿?绛旀: 閿?10銆佸叓鐖奔杞欢杩涜鑷畾涔夐噰闆嗘椂锛岄渶瑕佷簡瑙e缃戦〉鐨勯〉闈㈢粨鏋勩€?A:瀵?B:閿?绛旀: 瀵?绗笁绔?1銆佷娇鐢―BSCAN绠楁硶瀵归涪灏捐姳鏁版嵁闆嗭紙Iris.arff锛夎繘琛岃仛绫伙紝灏唀psilon鍙傛暟璁剧疆涓?.2锛? minPoints鍙傛暟璁剧疆涓?锛屽拷鐣lass灞炴€э紝閭d箞灏嗗舰鎴愶紙锛変釜绨囥€?A: 1B: 2C: 3D: 4绛旀: 32銆佷娇鐢‥M绠楁硶瀵瑰ぉ姘旀暟鎹泦锛坵eather.numeric.arff锛夎繘琛岃仛绫伙紝灏唍umClusters璁剧疆涓?锛屽嵆绨囨暟涓?锛屽叾浠栧弬鏁颁繚鎸侀粯璁ゅ€硷紝蹇界暐class灞炴€э紝浠庣粨鏋滀腑鍙煡锛屼笅鍒楅€夐」涓紝锛? 锛夋槸閿欒鐨勩€?A: 妯″瀷鐨勬渶澶т技鐒朵及璁″€兼槸-7.18B: 杩欑粍鏁版嵁鐢ㄧ畻娉曡凯浠?5娆?C: 绗洓涓皣鐨勫厛楠屾鐜囨槸0.14D: 绗洓涓皣鐨勫疄渚嬫暟涓?绛旀: 绗洓涓皣鐨勫疄渚嬫暟涓?3銆佷娇鐢⊿impleKMeans绠楁硶瀵瑰ぉ姘旀暟鎹泦锛坵eather.numeric.arff锛夎繘琛岃仛绫伙紝淇濇寔榛樿鍙傛暟锛屽嵆3涓皣浠ュ強娆ф皬璺濈銆傞€夋嫨play灞炴€т负蹇界暐灞炴€э紝浠庣粨鏋滀腑鍙煡锛屼笅鍒楅€夐」涓紝锛? 锛夋槸閿欒銆?A: 杩欑粍鏁版嵁鐢ㄧ畻娉曡凯浠e洓娆?B: 浜х敓浜嗕笁涓腑蹇冪偣C: 鑱氬悎涓?涓皣锛屽垎鍒湁7锛?锛?涓疄渚?D: 骞虫柟鍜岃宸负8.928绛旀: 杩欑粍鏁版嵁鐢ㄧ畻娉曡凯浠e洓娆?4銆佷娇鐢ㄧ嚎鎬у洖褰掞紙LinearRegression锛夊垎绫诲櫒鍜岀敤M5P鍒嗙被鍣ㄥcpu.arff鍒嗗埆杩涜鍒嗙被锛岀敱鍏惰緭鍑虹殑璇樊鎸囨爣鍙煡锛? 锛夈€?A: LinearRegression鐨勬爣鍑嗚宸瘮M5P鐨勬爣鍑嗚宸皬B: LinearRegression鐨勫钩鍧囩粷瀵硅宸瘮M5P鐨勫钩鍧囩粷瀵硅宸皬C: LinearRegression鐨勭浉瀵硅宸瘮M5P鐨勭浉瀵硅宸皬D: LinearRegression鐨勫钩鍧囨柟鏍硅宸瘮M5P鐨勫钩鍧囨柟鏍硅宸ぇ绛旀: LinearRegression鐨勫钩鍧囨柟鏍硅宸瘮M5P鐨勫钩鍧囨柟鏍硅宸ぇ5銆佸垹鍘籧pu.arff鏁版嵁鏂囦欢涓殑CACH灞炴€у悗锛屼娇鐢∕5P鍒嗙被鍣ㄦ瀯寤烘柟妗堬紝鍦ㄧ粨鏋滀腑锛屽埌杈綥M2鐨勫疄渚嬫暟鏈夛紙锛変釜銆?A: 165B: 21C: 23D: 30绛旀: 216銆佹牴鎹甁48鍒嗙被鍣ㄨ缁僿eather.nominal.arff鎵€鐢熶骇鐨勫喅绛栨爲锛屽綋outlook=sunny锛泃emperature=cool锛沨umidity =high锛泈indy=TRUE鏃讹紝鍒嗙被鐨勭粨鏋滄槸锛?锛夈€?A: YesB: NoC: 娌℃湁缁撴灉D: 鏃犳硶鍒嗙被绛旀: No7銆佹牴鎹甁48鍒嗙被鍣ㄨ缁僫ris.arff鎵€鐢熶骇鐨勫喅绛栨爲锛屽綋sepallength=4.4锛泂epalwidth=3.0锛沺etallength=1.3锛沺etalwidth=0.2鏃讹紝鍒嗙被鐨勭粨鏋滄槸锛? 锛夈€?A: Iris-setosaB: Iris-versicolorC: Iris-virginicaD: 鏃犳硶鍒嗙被绛旀: Iris-setosa8銆佸叧浜嶹eka绂绘暎鍖栬鏄庢纭殑鏄紙锛夈€?A: 绂绘暎鍖栨槸灏嗘暟鍊煎睘鎬ц浆鎹负瀛楃涓插瀷灞炴€?B: 鏈夌洃鐫g鏁e寲鏈変袱绉嶇瓑瀹藉拰绛夐鏂规硶C: 绛夊绂绘暎鍖栨槸浣垮疄渚嬪垎甯冨潎鍖€鐨?D: 绂绘暎鍖栧寘鎷棤鐩戠潱绂绘暎鍖栧拰鏈夌洃鐫g鏁e寲绛旀: 绂绘暎鍖栧寘鎷棤鐩戠潱绂绘暎鍖栧拰鏈夌洃鐫g鏁e寲9銆佷互涓嬶紙锛変笉鏄疻eka鐨勬暟鎹被鍨嬨€?A: numericB: nominalC: stringD: decimal绛旀: decimal10銆佸叧浜嶹eka鐨勬枃浠剁被鍨嬫弿杩伴敊璇殑鏄紙锛夈€?A: Weka鍙互鎵撳紑鏂囦欢鏍煎紡鏈?arff銆?csv銆?xlsxB: Weka澶勭悊鐨勬暟鎹泦绫讳技浜庡叧绯绘暟鎹簱妯瀹炰緥锛岀珫琛屽睘鎬?C: arff鏄疉SCII鏂囦欢锛屽彲浠ョ敤Word绛夋枃鏈紪杈戝櫒鎵撳紑鏌ョ湅D: @relation 瀹氫箟鏁版嵁闆嗗悕绉帮紝@data涔嬪悗鍛堢幇瀹炰緥锛屾瘡涓€琛屽氨鏄竴涓疄渚?绛旀: Weka鍙互鎵撳紑鏂囦欢鏍煎紡鏈?arff銆?csv銆?xlsx11銆佷互涓嬪睘浜庡叧鑱斿垎鏋愮殑鏄紙锛夈€?A: CPU鎬ц兘棰勬祴B: 璐墿绡垎鏋?C: 鑷姩鍒ゆ柇楦㈠熬鑺辩被鍒?D: 鑲$エ瓒嬪娍寤烘ā绛旀: 璐墿绡垎鏋?12銆佸ぇ鏁版嵁鏃朵唬鐨勫埌鏉ワ紝浣挎垜浠棤娉曚汉涓哄湴鍘诲彂鐜版暟鎹腑鐨勫ゥ濡欙紝涓庢鍚屾椂锛屾垜浠洿搴旇娉ㄩ噸鏁版嵁涓殑鐩稿叧鍏崇郴锛岃€屼笉鏄洜鏋滃叧绯汇€傚叾涓紝鏁版嵁涔嬮棿鐨勭浉鍏冲叧绯诲彲浠ラ€氳繃浠ヤ笅锛? 锛夌畻娉曠洿鎺ユ寲鎺樸€?A: K-meansB: Bayes NetworkC: C4.5D: Apriori绛旀: Apriori13銆佹煇瓒呭競鐮旂┒閿€鍞邯褰曟暟鎹悗鍙戠幇锛屼拱鍟ら厭鐨勪汉寰堝ぇ姒傜巼涔熶細璐拱灏垮竷锛岃繖绉嶅睘浜庢暟鎹寲鎺樼殑锛? 锛夐棶棰樸€?A: 鍏宠仈瑙勫垯鍙戠幇B: 鑱氱被C: 鍒嗙被D: 鑷劧璇█澶勭悊绛旀: 鍏宠仈瑙勫垯鍙戠幇14銆佸湪杩涜鑷姩閫夋嫨灞炴€ф椂锛屽繀椤昏绔嬩袱涓璞★紝鍏朵腑纭畾浣跨敤浠€涔堟柟娉曚负姣忎釜灞炴€у瓙闆嗗垎閰嶄竴涓瘎浼板€肩殑瀵硅薄鏄笅闈㈢殑锛? 锛夈€?A: 鎼滅储鏂规硶B: 灞炴€ц瘎浼板櫒C: 鍏冨垎绫诲櫒D: 瑙勫垯鎸栨帢绛旀: 灞炴€ц瘎浼板櫒15銆佷互涓嬪睘浜庡睘鎬х┖闂寸殑鎼滅储鏂规硶鐨勬槸锛?锛夈€?A: GainRatioAttributeEvalB: BestFirstC: PrincipalComponentsD: SymmetricalUncertAttributeEval绛旀: BestFirst16銆佸湪weka杞欢鎺㈢储鑰呯晫闈腑锛屽埄鐢╒isualize鏍囩椤甸€氳繃鏇存敼鍚勪釜鍙傛暟鏉ヨ繘琛屾暟鎹泦鐨勫彲瑙嗗寲灞炴€ц缃悗锛岄渶瑕佸崟鍑讳互涓嬶紙锛夋寜閽紝鎵€鏈夋洿鏀规墠浼氱敓鏁堛€?A: Select AttributeB: SubSampleC: UpdateD: Fast scrolling绛旀: Update17銆佺粰瀹氬叧鑱旇鍒橝B锛屾剰鍛崇潃锛氳嫢A鍙戠敓锛孊涔熶細鍙戠敓銆?A:瀵?B:閿?绛旀: 閿?18銆佹敮鎸佸害鏄閲忓叧鑱旇鍒欓噸瑕佹€х殑涓€涓寚鏍囥€?A:瀵?B:閿?绛旀: 瀵?19銆丷anker鏂规硶鏃㈠彲浠ョ敤浜庡崟涓睘鎬ц瘎浼板櫒锛屽張鍙互鐢ㄤ簬灞炴€у瓙闆嗚瘎浼板櫒銆?A:瀵?B:閿?绛旀: 閿?20銆佸埄鐢╳eka杞欢杩涜鏁版嵁鍙鍖栨椂锛岀敤鎴峰彲浠ラ€夋嫨绫诲埆灞炴€у鏁版嵁鐐圭潃鑹诧紝濡傛灉绫诲埆灞炴€ф槸鏍囩О鍨嬶紝鍒欐樉绀轰负褰╄壊鏉°€?A:瀵?B:閿?绛旀: 閿?绗洓绔?1銆佽礉鍙舵柉缃戠粶涓殑鑺傜偣浠h〃锛? 锛夈€?A:鍙橀噺B:闅忔満杩囩▼C:闅忔満鍙橀噺D:闅忔満鍑芥暟绛旀: 闅忔満鍙橀噺2銆佽礉鍙舵柉缃戠粶涓紝鑺傜偣闇€缁欏嚭姒傜巼鍒嗗竷鎻忚堪锛屽浜庣鏁e瀷闅忔満鍙橀噺鑰岃█锛屽彲浠ョ敤锛? 锛夌殑褰㈠紡琛ㄧず銆?A:鏉′欢姒傜巼瀵嗗害鍑芥暟B:姝f€佸垎甯?C:鏉′欢姒傜巼琛?D: 鍧囧寑鍒嗗竷绛旀: 鏉′欢姒傜巼琛?3銆佽礉鍙舵柉缃戠粶涓妭鐐逛箣闂寸殑杈逛唬琛紙锛夈€? A:闅忔満鍏崇郴B:姒傜巼鍥犳灉C:缁勫悎鍏崇郴D:闅忔満缁撴灉绛旀: 闅忔満鍏崇郴4銆佽礉鍙舵柉缃戠粶淇濆瓨鐨勬枃浠舵牸寮忔槸( )銆?A:XML BIFB:DOCXC: TXTD:XLS绛旀: XML BIF5銆佷笅闈紙锛変笉鏄弽鍚戜紶鎾缁忕綉缁滅殑缁撴瀯銆? A:杈撳叆灞?B:闅愬惈灞?C:璁$畻灞?D:杈撳嚭灞?绛旀: 璁$畻灞?6銆佺缁忕綉缁滀腑鐨勮妭鐐逛唬琛紙锛夈€?A:婵€鍔卞彉閲?B:婵€鍔卞嚱鏁?C:闅忔満鍙橀噺D:闅忔満鍑芥暟绛旀: 婵€鍔卞嚱鏁?7銆佷笅鍒楋紙锛変笉鏄父瑙佺殑婵€鍔卞嚱鏁般€?A:绾挎€у嚱鏁?B:Sigmoid鍑芥暟C:闃堝€煎嚱鏁?D:姝e鸡鍑芥暟绛旀: 姝e鸡鍑芥暟8銆佸湪璐濆彾鏂綉缁滅紪杈戠晫闈㈡椂锛屽鏋滆妭鐐圭殑鍚嶇О娌℃硶瀹屽叏鏄剧ず锛岄渶瑕佷粠锛? 锛夎彍鍗曢」杩涜璋冩暣銆?A:Tools|SetDataB:View|Zoom OutC:View|Zoom InD:Tools|Layout绛旀: Tools|Layout9銆乄EKA涓€夋嫨绁炵粡缃戠粶鍒嗙被鍣ㄦ搷浣滄椂锛屽簲璇ラ€夋嫨锛? 锛夈€?A:rules鏉$洰涓嬬殑PARTB:functions鏉$洰涓嬬殑SGD鍒嗙被鍣?C:functions鏉$洰涓嬬殑MultilayerPerceptron鍒嗙被鍣?D:榛樿鐨勫垎绫诲櫒绛旀: functions鏉$洰涓嬬殑MultilayerPerceptron鍒嗙被鍣?10銆佷笅闈㈠叧浜嶱ackage Manager瀹夎鍚庣殑鐩綍璇存槑涓嶆纭殑鏄紙锛夈€?A:doc瀛愮洰褰曞瓨鏀続PI鏂囨。
数据仓库与数据挖掘课后习题答案
数据仓库与数据挖掘第一章课后习题一:填空题1)数据库中存储的都是数据,而数据仓库中的数据都是一些历史的、存档的、归纳的、计算的数据。
2)数据仓库中的数据分为四个级别:早起细节级、当前细节级、轻度综合级、高度综合级。
3)数据源是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉,通常包括业务数据和历史数据。
4)元数据是“关于数据的数据”。
根据元数据用途的不同将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
5)数据处理通常分为两大类:联机事务处理和联机事务分析6)Fayyad过程模型主要有数据准备,数据挖掘和结果分析三个主要部分组成。
7)如果从整体上看数据挖掘技术,可以将其分为统计分析类、知识发现类和其他类型的数据挖掘技术三大类。
8)那些与数据的一般行为或模型不一致的数据对象称做孤立点。
9)按照挖掘对象的不同,将Web数据挖掘分为三类:web内容挖掘、web结构挖掘和web 使用挖掘。
10)查询型工具、分析型工具盒挖掘型工具结合在一起构成了数据仓库系统的工具层,它们各自的侧重点不同,因此适用范围和针对的用户也不相同。
二:简答题1)什么是数据仓库?数据仓库的特点主要有哪些?数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。
主要特点:面向主题组织的、集成的、稳定的、随时间不断变化的、数据的集合性、支持决策作用2)简述数据挖掘的技术定义。
从技术角度看,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
3)什么是业务元数据?业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据,它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层,使得不懂计算机技术的业务人员也能够读懂数据仓库中的数据4)简述数据挖掘与传统分析方法的区别。
本质区别是:数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。
机器学习理论与方法知到章节答案智慧树2023年同济大学
机器学习理论与方法知到章节测试答案智慧树2023年最新同济大学第一章测试1.机器学习是研究发现数据模型的算法并利用这些模型做出决策。
()参考答案:对2.机器学习通常要经过数据选择,模型训练,模型优化矫正等过程。
()参考答案:对3.决策树模型是一种典型的聚类模型。
()参考答案:错4.决策树是随机森林模型的子结构。
()参考答案:对5.以下哪种情况适合使用SVM算法()。
参考答案:单细胞分类6.关于机器学习的基本流程,下列顺序正确的是()。
参考答案:建模—评价—改进7.监督式学习根据输出形式可分为()。
参考答案:分类和回归8.机器学习根据学习方式可分为()。
参考答案:监督学习;无监督学习;强化学习;半监督学习9.朴素贝叶斯适合下列哪种场景分析()。
参考答案:消费者细分;情感分析10.机器学习根据模型性质可分为()。
参考答案:非线性模型;线性模型第二章测试1.若非零矩阵A满足A=O,则A+E与A-E均可逆()参考答案:对2.矩阵的特征值为()参考答案:-13.设P(A)=0.4,P(B)=0.7,事件A,B相互独立,则P(B-A)=()参考答案:0.424.已知离散型随机变量X可取值{-3,-1,0,2},且取这些值的概率依次为,则b的取值为2 ()参考答案:对5.若随机变量X服从N(5,4)的分布,若P(X>c)=P(X<c),则c=()参考答案:56.事件A,B,C至少有一个发生可以表示为。
()参考答案:对7.事件A与B互不相容,是指P(AB)=P(A)P(B) 。
( )参考答案:对8.下列关于矩阵的运算法则正确的是()。
参考答案:(AB)C=A(BC);(A+B)C=AC+BC;(A t)t=A9.假设A和B都是同阶可逆矩阵,且A为对称矩阵,则下列等式成立的为()。
参考答案:(AB t)-1=A-1(B-1)t10.假设感染了新冠病毒的病人中感到身体发热的概率为0.88,病人感染新冠病毒的概率为0.001,病人发热的概率为0.02,则如果检测到一个病人发热,则判断他感染了新冠病毒的概率为()。
数据挖掘原理与实践习题及参考答案
1.2 给出一个例子,说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖 掘功能?它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗? 答:例如,数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商 务网站的建立,企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向” ,如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、 如何在客户群中发现潜在价值, 一直都是电子商务企业重要任务。 但是,传统的数据分析处理,如数据查询处理或简单的统计分析,只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作,却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法,对数据库中庞大的数据进行挖掘分析,然后可以进行客户细分而提供个性化服 务、 可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、 可以进行产品捆绑推荐等, 从而使电子商务更好地进行客户关系管理,提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是 Big-University 的软件工程师,任务是设计一个数据挖掘系统,分析学校课程 数据库。 该数据库包括如下信息: 每个学生的姓名、 地址和状态(例如, 本科生或研究生)、 所修课程,以及他们的 GPA。描述你要选取的结构,该结构的每个成分的作用是什么? 答: 任务目的是分析课程数据库, 那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统, 以便查找、 提取每个属性的值;在取得数据后,需要有特征选择模块,通过特征选择,找出要分析 的属性;接下来需要一个数据挖掘算法,或者数据挖掘软件,它应该包含像分类、聚类、 关联分析这样的分析模块,对选择出来的特征值进行分析处理;在得到结果后,可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问, 受雇于一家因特网搜索引擎公司。 通过特定的例子说明, 数据挖掘可以为公司提供哪些帮助,如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答: (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体,用于网络社区发现;
统计学课后题
统计学课后题第二章均值向量和协方差阵的检验1、试谈willks统计量在多元方差分析中的重要意义。
2、形象分析的基本思路是什么?形象又称轮廓图,是将总体样本的均值绘制到同一坐标轴里所得的折线图,每一个指标都表示为折线图上的一点。
形象分析是将两总体的形象绘制到同一个坐标下,根据形象的形状对总体的均值进行比较分析。
第三章聚类分析1、聚类分析的基本思想和功能是什么?聚类分析的核心思想是根据具体的指标对所研究的个体或者对象进行分类,使得同一类中的对象之间的相似性比其他类的对象的相似性更强。
聚类分析不仅可以用来对样品进行分类,也可以用来对变量进行分类。
对样品的分类常称为Q型聚类分析,对变量的分类常称为R型的聚类分析。
聚类分析的目的或功能就是把相似的研究对象归成类,即使类间对象的同质性最大化和类与类间对象的异质性最大化。
2、试述系统聚类法的原理和具体步骤系统聚类的基本思想是:距离相近的样品先聚成类,距离相远的后聚成类,过程一直进行下去,每个样品总能聚到合适的类中。
系统聚类的具体步骤:假设总共有N个样品第一步:将每个样品独自聚成一类,共有N类;第二步:根据所确定的样品“距离”公式,把距离较近的两个样品聚合为一类,其他的样品仍各自聚为一类,共聚成N-1类;第三步:将“距离”最近的两个类进一步聚成一类,共聚成N-2类;。
,以上步骤一直进行下去,最后将所有的样品全聚成一类。
3、试述K-均值聚类的方法原理这种聚类方法的思想是把每个样品聚集到其最近形心类中。
首先随机从数据集中选取 K个点作为初始聚类中心,然后计算各个样本到聚类中的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。
计算新形成的每一个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心,如果相邻两次的聚类中心没有任何变化,说明样本调整结束,聚类准则函数已经收敛。
4、试述模糊聚类的思想方法模糊聚类分析是根据客观事物间的特征、亲疏程度、相似性,通过建立模糊相似关系对客观事物进行聚类的分析方法。
【免费下载】第3章 聚类分析答案
9.快速聚类在 SPSS 中由__K-mean_____________过程实现。
10.常用的明氏距离公式为: dij q
对距离
穷时,它表示 切比雪夫距离
11.聚类分析是将一批 样品
上
;当 q 2 时,它表示 欧氏距离
的 亲疏、相似程度
k 1
p
12.明氏距离的缺点主要表现在两个方面:第一 明氏距离的值与各指标的量纲
17.在系统聚类方法中, 中间距离法和 重心法 不具有单调性。
18.离差平方和法的基本思想来源于 方差分析 。
19.最优分割法的基本步骤主要有三个:第一,定义类的直径 ;第二, 定
义目标函数 ;第三, 求最优分割 。
20.最优分割法的基本思想是基于 方差分析的思想 。
二、判断题
1.在对数据行进中心化变换之后,数据的均值为 0,而协差阵不变,且变换后
后的数据与变量的量纲无关。
)
2.根据分类的原理,我们可以把聚类分为样品聚类和变量聚类。
)
3.兰氏距离不仅克服了明氏距离与各指标的量纲有关的缺点,而且也考虑了变
量间的相关性。
)
4.当各变量之间相互独立时,马氏距离就退化为欧氏距离。
)
5.在几种系统聚类法中,最短(长)距离法、(可边)类平均法、重心法和离
差平方和法都具有单调性,只有中间距离法不具有单调性。
)
6.重心法比离差平方和法使空间扩张。
)
7.离差平方和法的思想来源于方差分析.如果类分得比较合理,同类样品之间的
离差平方和应当较大,类与类之间的离差平方和应当较小.
)
8.使用离差平方和法时,计算样品间的距离必须采用欧氏距离.
)
9.快速聚类法又称为动态聚类法,是一种非谱系聚类法,它可以应用于比系统聚
机器学习与人工智能(聚类分析)习题与答案
一、填空题1.EM算法中,E代表期望,M代表()。
正确答案:最大化2.无监督学习中除了聚类,另一种是()。
正确答案:建模3.我们将一个数据可以属于多个类(概率)的聚类称作()。
正确答案:软聚类二、判断题1.聚类算法中的谱聚类算法是一种分层算法。
正确答案:×解析:聚类算法中的谱聚类算法是一种扁平算法。
2.两个向量之间的余弦距离等于1减这两个向量的余弦相似度。
正确答案:√3.K-均值++算法能够克服最远点不能处理离群值的问题。
正确答案:√4.K-means和EM聚类之间的主要区别之一是EM聚类是一种“软”聚类算法。
正确答案:√5.监督学习的训练集时有标签的数据。
正确答案:√6.在文本聚类中,欧氏距离是比较适合的。
正确答案:×三、单选题1.以下哪些方法可以确定K-均值算法已经收敛?()A.划分不再改变B.聚类中心不再改变C.固定次数的迭代D.以上三种均是正确答案:D2.以下哪些算法可以处理非高斯数据?()A.K-means算法B.EM算法C.谱聚类算法D.以上三种算法都可以正确答案:C四、多选题1、无监督学习可以应用于哪些方面?()A.图像压缩B.生物信息学:学习基因组C.客户细分(即分组)D.学习没有任何标签的聚类/群组正确答案:A、B、C、D2、以下哪些选项是K-均值聚类面临的问题?()A.K的选择具有挑战性B.硬聚类并不总是正确的C.贪婪算法存在的问题D.关于数据的球形假设(到聚类中心的距离)正确答案:A、B、C、D3、聚类可以应用于哪些方面?()A.基因表达数据的研究B.面部聚类C.搜索结果聚类D.新闻搜索正确答案:A、B、C、D4、在K-均值算法中,以下哪些方法可以用于随机种子的选择?()A.随机选择数据作为中心B.空间中的随机位置作为中心C.尝试多个初始起点D.使用另一个聚类方法的结果进行初始化正确答案:A、B、C、D5、EM算法可以应用于以下哪些方面?()A.学习贝叶斯网络的概率B.EM-聚类C.训练HMMD.学习微信好友网络正确答案:A、B、C、D。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第三章 聚类分析
一、填空题
1.在进行聚类分析时,根据变量取值的不同,变量特性的测量尺度有以下三种类型:间隔尺度、顺序尺度 和名义尺度。
2.Q 型聚类法是按___样品___进行聚类,R 型聚类法是按_变量___进行聚类。
3.Q 型聚类统计量是____距离_,而R 型聚类统计量通常采用_相似系数____。
4.在聚类分析中,为了使不同量纲、不同取值范围的数据能够放在一起进行比较,通常需要对原始数据进行变换处理。
常用的变换方法有以下几种:__中心化变换_____、__标准化变换____、____规格化变换__、__对数变换_。
5.距离ij d 一般应满足以下四个条件:对于一切的i,j ,有0≥ij d 、 j i =时,有
0=ij d 、对于一切的i,j ,有ji ij d d =、对于一切的i,j,k ,有kj ik ij d d d +≤。
6.相似系数一般应满足的条件为:若变量i x 与j x 成比例,则1±=ij C 、对一切的
1≤ij 和对一切的i,j ,有ji ij C C =。
7.常用的相似系数有夹角余弦和相关系数两种。
8.常用的系统聚类方法主要有以下八种:最短距离法、最长距离法、中间距离法、重心法、类平均法、可变类平均法、可变法、离差平方和法。
9.快速聚类在SPSS 中由__K-mean_____________过程实现。
10.常用的明氏距离公式为:()q
p
k q jk ik ij x x q d 11⎥
⎦
⎤⎢⎣⎡-=∑=,当1=q 时,它表示绝对
距离;当2=q 时,它表示欧氏距离;当q 趋于无穷时,它表示切比雪夫距离。
11.聚类分析是将一批 样品或变量,按照它们在性质上的亲疏、相似程度进行分类。
12.明氏距离的缺点主要表现在两个方面:第一明氏距离的值与各指标的量纲有关,第二明氏距离没有考虑到各个指标(变量)之间的相关性。
13.马氏距离又称为广义的欧氏距离。
14,设总体G 为p 维总体,均值向量为()'
p μμμμ,,
,= 21,协差阵为∑,则样品
()
'
=p X X X X ,,,21 与总体G 的马氏距离定义为
()()()μμ-∑'
-=-X X G X d 12,。
15.使用离差平方和法聚类时,计算样品间的距离必须采用欧氏距离。
16.在SPSS中,系统默认定系统聚类方法是类平均法。
17.在系统聚类方法中,中间距离法和重心法不具有单调性。
18.离差平方和法的基本思想来源于方差分析。
19.最优分割法的基本步骤主要有三个:第一,定义类的直径;第二,定义目标函数;第三,求最优分割。
20.最优分割法的基本思想是基于方差分析的思想。
二、判断题
1.在对数据行进中心化变换之后,数据的均值为0,而协差阵不变,且变换后后的数据与变量的量纲无关。
()2.根据分类的原理,我们可以把聚类分为样品聚类和变量聚类。
()3.兰氏距离不仅克服了明氏距离与各指标的量纲有关的缺点,而且也考虑了变量间的相关性。
()4.当各变量之间相互独立时,马氏距离就退化为欧氏距离。
()5.在几种系统聚类法中,最短(长)距离法、(可边)类平均法、重心法和离差平方和法都具有单调性,只有中间距离法不具有单调性。
()
6.重心法比离差平方和法使空间扩张。
()
7.离差平方和法的思想来源于方差分析.如果类分得比较合理,同类样品之间的离差平方和应当较大,类与类之间的离差平方和应当较小. ()
8.使用离差平方和法时,计算样品间的距离必须采用欧氏距离. ()
9.快速聚类法又称为动态聚类法,是一种非谱系聚类法,它可以应用于比系统聚类法大得多的数据组. ()10.明氏距离的优点在于考虑了各个指标之间的相关性,而缺点在于它的值与各指标的量纲有关。
()
11.马氏距离考虑了便了之间观测变量之间的相关性。
()12.兰氏距离对大的奇异值不敏感,适合高度偏倚的数据,但是它没有克服与各指标的量纲有关的缺点。
()三、简答题
1.简述聚类分析的基本思想和基本步骤?
2.系统聚类法的基本思想是什么?
3.系统聚类法的基本步骤是什么?
4.简述最长聚类法的聚类步骤。
5.简述快速聚类的基本思想及主要步骤。
6.简述最优分割法的步骤
7.简述Ward离差平方和法的基本思想.
8.在数据处理时,为什么通常要进行标准化处理? 9.简述最优分割法的基本思想和基本步骤。
四、计算题
1.假设有一个二维正态总体,它的分布为:⎥⎦⎤
⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛19.09.01,002N ,并且还已知
有两点()'=1,1A 和()'
-=1,1B ,
要求分别用马氏距离和欧氏距离计算这两点A 和B 各自到总体均值点()'
=0,0μ的距离.
2.设有5个样品,已知各样品之间的距离矩阵为:
54
3
2
1
G G G G G
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡06
5
.32
7
05.24105.15.30
5054321G G G G G 试分别用最短距离法和最长距离法聚类。
3.为研究全国31个省区城镇居民生活消费的分布规律,根据2003年统计资料利用SPSS 软件中的系统聚类法做类型划分,其谱系图如下,你认为从全国各省区的消费情况看,分为几类较合适,结合我国区域社会及经济发展情况,对分类结果作简要分析。
* * * * * * H I E R A R C H I C A L C L U S T E R A N A L Y S I S * * * * * * Dendrogram using Average Linkage (Between Groups)
Rescaled Distance Cluster Combine
C A S E 0 5 10 15 20 25 Label Num +---------+---------+---------+---------+---------+ 青海 29 宁夏 30 河南 16 甘肃 28 河北 3 四川 23 陕西 27 湖北 17 湖南 18 内蒙古 5 新疆31
吉林 7 黑龙江 8 山西4
辽宁 6 云南25
安徽 12 贵州 24 江西14 江苏 10 重庆 22 山东 15 福建 13
广西 20
海南 21 天津 2 西藏 26
浙江 11 广东 19 上海 9 北京 1
4.下面给出了八个样品的两个指标数据
试用中间距离法进行聚类,样品间的距离采用欧氏距离。
五、SPSS 操作题
1.某校从高中二年级女生中随机抽取16名,测得身高和体重数据如下表:
试分别利用最短距离法、最长距离法、重心法、类平均法、中间距离法将它们聚类(分类统计量采用绝对距离),并画出聚类图。
2.从不同地区采集了七块花岗岩,测其部分化学成分如下:
试作如下分析:
(1)样本间用欧氏距离,并用系统聚类的诸方法对样本进行聚类。
(2)将数据标准化后,仍用欧氏距离,然后用系统聚类的诸方法对样本进行聚类。
(3)对五个变量进行聚类。