2025年K均值聚类算法实现考核试卷

2025年K均值聚类算法实现考核试卷一、单项选择题（每题1分，共30题）1.K均值聚类算法的核心目标是？A.最小化类内距离B.最大化解间距离C.增加类内差异D.减少数据维度2.在K均值聚类算法中，初始聚类中心通常如何选择？A.随机选择B.基于领域知识选择C.使用层次聚类结果D.以上都是3.K均值聚类算法的时间复杂度大致为？A.O(n)B.O(kn)C.O(n^2)D.O(n^3)4.K均值算法对初始聚类中心的选择敏感吗？A.敏感B.不敏感C.有时敏感D.取决于数据集5.K均值聚类算法适用于高维数据吗？A.适用B.不适用C.部分适用D.取决于特征选择6.K均值聚类算法的收敛条件是什么？A.聚类中心不再变化B.数据点不再移动C.聚类内误差平方和最小D.以上都是7.K均值算法中，聚类内误差平方和（SSE）如何计算？A.所有数据点到其聚类中心的距离之和B.聚类中心之间的距离之和C.数据点与其聚类中心距离的平方和D.以上都不是8.K均值算法的局限性之一是？A.对初始聚类中心敏感B.无法处理高维数据C.计算复杂度高D.无法处理非凸形状的聚类9.K均值算法中，如何处理噪声点？A.噪声点会形成新的聚类B.噪声点会被分配到最近的聚类C.噪声点会被忽略D.以上都不是10.K均值算法中，聚类数量k如何确定？A.预设固定值B.使用肘部法则C.基于领域知识D.以上都是11.K均值算法的变种之一是什么？A.K介值聚类B.K中心点聚类C.K密度聚类D.以上都是12.K均值算法在处理大规模数据集时，如何优化？A.使用并行计算B.使用Mini-BatchK均值C.使用层次聚类预处理D.以上都是13.K均值算法的聚类结果如何评估？A.使用轮廓系数B.使用Calinski-Harabasz指数C.使用Davies-Bouldin指数D.以上都是14.K均值算法在处理非球形聚类时，表现如何？A.表现良好B.表现差C.部分表现良好D.取决于数据集15.K均值算法的聚类边界是硬性的吗？A.是B.否C.有时是D.取决于数据集16.K均值算法的聚类结果对数据缩放敏感吗？A.敏感B.不敏感C.部分敏感D.取决于特征选择17.K均值算法中，如何处理缺失值？A.忽略缺失值B.使用均值填充C.使用中位数填充D.以上都是18.K均值算法的聚类中心如何更新？A.基于所有数据点的均值B.基于聚类内数据点的均值C.基于聚类中心之间的距离D.以上都不是19.K均值算法的收敛速度如何？A.快速B.慢速C.中等D.取决于数据集20.K均值算法的聚类结果如何可视化？A.使用散点图B.使用热力图C.使用平行坐标图D.以上都是21.K均值算法在处理稀疏数据集时，表现如何？A.表现良好B.表现差C.部分表现良好D.取决于数据集22.K均值算法的聚类结果如何解释？A.基于聚类中心B.基于数据点分布C.基于领域知识D.以上都是23.K均值算法的聚类结果如何应用？A.数据分析B.营销策略C.图像分割D.以上都是24.K均值算法的聚类结果如何优化？A.使用不同的k值B.使用不同的初始化方法C.使用不同的距离度量D.以上都是25.K均值算法的聚类结果如何评估？A.使用内部指标B.使用外部指标C.使用交叉验证D.以上都是26.K均值算法的聚类结果如何存储？A.使用数组B.使用列表C.使用数据库D.以上都是27.K均值算法的聚类结果如何传递？A.使用APIB.使用文件C.使用网络D.以上都是28.K均值算法的聚类结果如何更新？A.使用增量学习B.使用在线学习C.使用批量学习D.以上都是29.K均值算法的聚类结果如何扩展？A.使用分布式计算B.使用GPU加速C.使用云服务D.以上都是30.K均值算法的聚类结果如何改进？A.使用特征工程B.使用数据预处理C.使用模型选择D.以上都是二、多项选择题（每题2分，共20题）1.K均值聚类算法的优点包括？A.计算简单B.实现容易C.收敛速度快D.聚类效果好2.K均值聚类算法的局限性包括？A.对初始聚类中心敏感B.无法处理非凸形状的聚类C.计算复杂度高D.无法处理高维数据3.K均值聚类算法的变种包括？A.K介值聚类B.K中心点聚类C.K密度聚类D.Mini-BatchK均值4.K均值聚类算法的评估指标包括？A.轮廓系数B.Calinski-Harabasz指数C.Davies-Bouldin指数D.震级系数5.K均值聚类算法的应用领域包括？A.数据分析B.营销策略C.图像分割D.自然语言处理6.K均值聚类算法的优化方法包括？A.使用并行计算B.使用Mini-BatchK均值C.使用层次聚类预处理D.使用特征工程7.K均值聚类算法的聚类边界特点包括？A.硬性边界B.软性边界C.线性边界D.非线性边界8.K均值聚类算法的聚类结果特点包括？A.对数据缩放敏感B.对缺失值敏感C.对噪声点敏感D.对初始聚类中心敏感9.K均值聚类算法的聚类结果解释方法包括？A.基于聚类中心B.基于数据点分布C.基于领域知识D.基于统计特征10.K均值聚类算法的聚类结果应用方法包括？A.数据分析B.营销策略C.图像分割D.自然语言处理三、判断题（每题1分，共20题）1.K均值聚类算法是一种无监督学习算法。2.K均值聚类算法的聚类结果是硬性的。3.K均值聚类算法的聚类边界是线性的。4.K均值聚类算法的聚类结果对初始聚类中心敏感。5.K均值聚类算法的聚类结果对数据缩放敏感。6.K均值聚类算法的聚类结果对缺失值敏感。7.K均值聚类算法的聚类结果对噪声点敏感。8.K均值聚类算法的聚类结果可以通过轮廓系数评估。9.K均值聚类算法的聚类结果可以通过Calinski-Harabasz指数评估。10.K均值聚类算法的聚类结果可以通过Davies-Bouldin指数评估。11.K均值聚类算法的聚类结果可以通过震级系数评估。12.K均值聚类算法的聚类结果可以用于数据分析。13.K均值聚类算法的聚类结果可以用于营销策略。14.K均值聚类算法的聚类结果可以用于图像分割。15.K均值聚类算法的聚类结果可以用于自然语言处理。16.K均值聚类算法的聚类结果可以通过并行计算优化。17.K均值聚类算法的聚类结果可以通过Mini-BatchK均值优化。18.K均值聚类算法的聚类结果可以通过层次聚类预处理优化。19.K均值聚类算法的聚类结果可以通过特征工程优化。20.K均值聚类算法的聚类结果可以通过数据预处理优化。四、简答题（每题5分，共2题）1.简述K均值聚类算法的基本步骤。2.简述K均值聚类算法的优缺点。附标准答案：一、单项选择题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、多项选择题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、判断题1.√2.√3.×4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√11.×12.√13.√14.√15.√16.√17.√18.√19.√20.√四、简答题1.K均值聚类算法的基本步骤包括：-初始化：随机选择k个数据点作为初始聚类中心。-分配：将每个数据点分配到最