2025年K均值聚類算法實現(xiàn)考核試卷一、單項選擇題（每題1分，共30題）1.K均值聚類算法的核心目標是？A.最小化類內(nèi)距離B.最大化解間距離C.增加類內(nèi)差異D.減少數(shù)據(jù)維度2.在K均值聚類算法中，初始聚類中心通常如何選擇？A.隨機選擇B.基于領(lǐng)域知識選擇C.使用層次聚類結(jié)果D.以上都是3.K均值聚類算法的時間復(fù)雜度大致為？A.O(n)B.O(kn)C.O(n^2)D.O(n^3)4.K均值算法對初始聚類中心的選擇敏感嗎？A.敏感B.不敏感C.有時敏感D.取決于數(shù)據(jù)集5.K均值聚類算法適用于高維數(shù)據(jù)嗎？A.適用B.不適用C.部分適用D.取決于特征選擇6.K均值聚類算法的收斂條件是什么？A.聚類中心不再變化B.數(shù)據(jù)點不再移動C.聚類內(nèi)誤差平方和最小D.以上都是7.K均值算法中，聚類內(nèi)誤差平方和（SSE）如何計算？A.所有數(shù)據(jù)點到其聚類中心的距離之和B.聚類中心之間的距離之和C.數(shù)據(jù)點與其聚類中心距離的平方和D.以上都不是8.K均值算法的局限性之一是？A.對初始聚類中心敏感B.無法處理高維數(shù)據(jù)C.計算復(fù)雜度高D.無法處理非凸形狀的聚類9.K均值算法中，如何處理噪聲點？A.噪聲點會形成新的聚類B.噪聲點會被分配到最近的聚類C.噪聲點會被忽略D.以上都不是10.K均值算法中，聚類數(shù)量k如何確定？A.預(yù)設(shè)固定值B.使用肘部法則C.基于領(lǐng)域知識D.以上都是11.K均值算法的變種之一是什么？A.K介值聚類B.K中心點聚類C.K密度聚類D.以上都是12.K均值算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，如何優(yōu)化？A.使用并行計算B.使用Mini-BatchK均值C.使用層次聚類預(yù)處理D.以上都是13.K均值算法的聚類結(jié)果如何評估？A.使用輪廓系數(shù)B.使用Calinski-Harabasz指數(shù)C.使用Davies-Bouldin指數(shù)D.以上都是14.K均值算法在處理非球形聚類時，表現(xiàn)如何？A.表現(xiàn)良好B.表現(xiàn)差C.部分表現(xiàn)良好D.取決于數(shù)據(jù)集15.K均值算法的聚類邊界是硬性的嗎？A.是B.否C.有時是D.取決于數(shù)據(jù)集16.K均值算法的聚類結(jié)果對數(shù)據(jù)縮放敏感嗎？A.敏感B.不敏感C.部分敏感D.取決于特征選擇17.K均值算法中，如何處理缺失值？A.忽略缺失值B.使用均值填充C.使用中位數(shù)填充D.以上都是18.K均值算法的聚類中心如何更新？A.基于所有數(shù)據(jù)點的均值B.基于聚類內(nèi)數(shù)據(jù)點的均值C.基于聚類中心之間的距離D.以上都不是19.K均值算法的收斂速度如何？A.快速B.慢速C.中等D.取決于數(shù)據(jù)集20.K均值算法的聚類結(jié)果如何可視化？A.使用散點圖B.使用熱力圖C.使用平行坐標圖D.以上都是21.K均值算法在處理稀疏數(shù)據(jù)集時，表現(xiàn)如何？A.表現(xiàn)良好B.表現(xiàn)差C.部分表現(xiàn)良好D.取決于數(shù)據(jù)集22.K均值算法的聚類結(jié)果如何解釋？A.基于聚類中心B.基于數(shù)據(jù)點分布C.基于領(lǐng)域知識D.以上都是23.K均值算法的聚類結(jié)果如何應(yīng)用？A.數(shù)據(jù)分析B.營銷策略C.圖像分割D.以上都是24.K均值算法的聚類結(jié)果如何優(yōu)化？A.使用不同的k值B.使用不同的初始化方法C.使用不同的距離度量D.以上都是25.K均值算法的聚類結(jié)果如何評估？A.使用內(nèi)部指標B.使用外部指標C.使用交叉驗證D.以上都是26.K均值算法的聚類結(jié)果如何存儲？A.使用數(shù)組B.使用列表C.使用數(shù)據(jù)庫D.以上都是27.K均值算法的聚類結(jié)果如何傳遞？A.使用APIB.使用文件C.使用網(wǎng)絡(luò)D.以上都是28.K均值算法的聚類結(jié)果如何更新？A.使用增量學(xué)習(xí)B.使用在線學(xué)習(xí)C.使用批量學(xué)習(xí)D.以上都是29.K均值算法的聚類結(jié)果如何擴展？A.使用分布式計算B.使用GPU加速C.使用云服務(wù)D.以上都是30.K均值算法的聚類結(jié)果如何改進？A.使用特征工程B.使用數(shù)據(jù)預(yù)處理C.使用模型選擇D.以上都是二、多項選擇題（每題2分，共20題）1.K均值聚類算法的優(yōu)點包括？A.計算簡單B.實現(xiàn)容易C.收斂速度快D.聚類效果好2.K均值聚類算法的局限性包括？A.對初始聚類中心敏感B.無法處理非凸形狀的聚類C.計算復(fù)雜度高D.無法處理高維數(shù)據(jù)3.K均值聚類算法的變種包括？A.K介值聚類B.K中心點聚類C.K密度聚類D.Mini-BatchK均值4.K均值聚類算法的評估指標包括？A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.震級系數(shù)5.K均值聚類算法的應(yīng)用領(lǐng)域包括？A.數(shù)據(jù)分析B.營銷策略C.圖像分割D.自然語言處理6.K均值聚類算法的優(yōu)化方法包括？A.使用并行計算B.使用Mini-BatchK均值C.使用層次聚類預(yù)處理D.使用特征工程7.K均值聚類算法的聚類邊界特點包括？A.硬性邊界B.軟性邊界C.線性邊界D.非線性邊界8.K均值聚類算法的聚類結(jié)果特點包括？A.對數(shù)據(jù)縮放敏感B.對缺失值敏感C.對噪聲點敏感D.對初始聚類中心敏感9.K均值聚類算法的聚類結(jié)果解釋方法包括？A.基于聚類中心B.基于數(shù)據(jù)點分布C.基于領(lǐng)域知識D.基于統(tǒng)計特征10.K均值聚類算法的聚類結(jié)果應(yīng)用方法包括？A.數(shù)據(jù)分析B.營銷策略C.圖像分割D.自然語言處理三、判斷題（每題1分，共20題）1.K均值聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。2.K均值聚類算法的聚類結(jié)果是硬性的。3.K均值聚類算法的聚類邊界是線性的。4.K均值聚類算法的聚類結(jié)果對初始聚類中心敏感。5.K均值聚類算法的聚類結(jié)果對數(shù)據(jù)縮放敏感。6.K均值聚類算法的聚類結(jié)果對缺失值敏感。7.K均值聚類算法的聚類結(jié)果對噪聲點敏感。8.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過輪廓系數(shù)評估。9.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過Calinski-Harabasz指數(shù)評估。10.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過Davies-Bouldin指數(shù)評估。11.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過震級系數(shù)評估。12.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以用于數(shù)據(jù)分析。13.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以用于營銷策略。14.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以用于圖像分割。15.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以用于自然語言處理。16.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過并行計算優(yōu)化。17.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過Mini-BatchK均值優(yōu)化。18.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過層次聚類預(yù)處理優(yōu)化。19.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過特征工程優(yōu)化。20.K均值聚類算法的聚類結(jié)果可以通過數(shù)據(jù)預(yù)處理優(yōu)化。四、簡答題（每題5分，共2題）1.簡述K均值聚類算法的基本步驟。2.簡述K均值聚類算法的優(yōu)缺點。附標準答案：一、單項選擇題1.A2.D3.C4.A5.C6.D7.C8.D9.B10.D11.B12.B13.D14.B15.A16.A17.B18.B19.C20.D21.D22.D23.D24.D25.D26.D27.D28.B29.D30.D二、多項選擇題1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,C8.A,B,C,D9.A,B,C10.A,B,C,D三、判斷題1.√2.√3.×4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√11.×12.√13.√14.√15.√16.√17.√18.√19.√20.√四、簡答題1.K均值聚類算法的基本步驟包括：-初始化：隨機選擇k個數(shù)據(jù)點作為初始聚類中心。-分配：將每個數(shù)據(jù)點分配到最