论述聚类检索算法的基本思想。

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论述聚类检索算法的基本思想。

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相似问题和答案

第1题：

以下算法中属于聚类算法的是()。

A.随机森林

B.逻辑回归

C.Kmeans

D.KNN算法

正确答案：C

第2题：

简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。

正确答案:（1）k-means算法：
优点：算法描述容易，实现简单快速
不足：
簇的个数要预先给定
对初始值的依赖极大
不适合大量数据的处理
对噪声点和离群点很敏感
很难检测到“自然的”簇
（2）层次聚类算法：
BIRCH算法：
优点：利用聚类特征树概括了聚类的有用信息，节省内存空间；具有对象数目呈线性关系，可伸缩性和较好的聚类质量。
不足：每个节点只能包含有限数目的条目，工作效率受簇的形状的影响大。
C.URE算法：
优点：对孤立点的处理能力强；适用于大规模数据处理，伸缩性好，没有牺牲聚类质量。
缺点：算法在处理大量数据时必须基于抽样，划分等技术。
R.OCK算法：
优点：分类恰当，可采用随机抽样处理数据。
缺点：最坏的情况下时间复杂度级数大。
基于密度的聚类算法：可识别具有任意形状不同大小的簇，自动确定簇的数目，分离簇和环境噪声，一次扫描即可完成聚类，使用空间索引时间复杂度为O（NlbN）。

第3题：

聚类算法要解决的问题有()。

A.自动识别聚类中心个数

B.类别分布比较合理

C.准确度高

D.快速聚类

正确答案：ABCD

第4题：

计算机检索方法包括（）。

A、布尔检索
B、截词检索
C、原文检索
D、聚类检索

正确答案:A,B,C,D

第5题：

通过发现的左侧聚类，如何实现缩小检索范围（）

A、勾选聚类后，点击“确定”按钮
B、直接勾选聚类即可

正确答案:A

第6题：

层次聚类算法分为哪两种方法?简述这两个层次聚类算法。

正确答案：层次聚类算法是假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。层次聚类又有聚合或自底向上聚类、分裂或自顶向下聚类两种方法。聚合聚类开始将每个样本各自分到一个类，之后将相距最近的两类合并，建立一个新的类，重复此操作直到满足终止条件，得到层次化的类别。分裂聚类开始将所有样本分到一个类，之后将已有类中相距最远的样本分到两个新的类，重复此操作直到满足停止条件，得到层次化的类别。

第7题：

常见的聚类算法可以分为几类？

正确答案:基于划分的聚类算法，基于层次的聚类算法，基于密度的聚类算法，基于网格的聚类算法，基于模型的聚类算法等。

第8题：

以下是机器学习的常用算法的是()。

A.降维算法

B.聚类算法

C.回归算法

D.分类算法

正确答案：ABCD

第9题：

什么是P类问题？什么是NP类问题？请描述集合覆盖问题的近似算法的基本思想。

正确答案:用确定的图灵机可以在多项式实践内可解的判定问题称为P类问题。
用不确定的图灵机在多项式实践内可解的判定问题称为P类问题。
集合覆盖问题的近似算法采用贪心思想：对于问题，每次选择F中覆盖了尽可能多的未被覆盖元素的子集S，然后将U中被S覆盖的元素删除，并将S加入C中，最后得到的C就是近似最优解。

第10题：

BIRCH是一种（）。

A、分类器
B、聚类算法
C、关联分析算法
D、特征选择算法

正确答案:B

论述聚类检索算法的基本思想。

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