广东理工学院《模式识别与机器学习》2025-2026学年第二学期期末试卷(A卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页广东理工学院《模式识别与机器学习》2025-2026学年第二学期期末试卷(A卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.模式识别的基本任务是将输入数据映射到哪个类别？A.最接近的类别B.最可能的类别C.最相似的类别D.最相关的类别2.以下哪个算法属于监督学习？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.PCA3.下列哪项不是特征选择的方法？A.频率统计B.信息增益C.卡方检验D.主成分分析4.以下哪个算法属于无监督学习？A.SupportVectorMachineB.NaiveBayesC.K-meansD.K-NN5.在模式识别中，以下哪个指标用于评估分类器的性能？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数6.以下哪个算法属于聚类算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.K-NN7.以下哪个算法属于降维算法？A.PCAB.K-meansC.DecisionTreeD.K-NN8.以下哪个算法属于集成学习方法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.AdaBoost9.以下哪个算法属于贝叶斯分类器？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.NaiveBayes10.以下哪个算法属于神经网络算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.NeuralNetwork11.以下哪个算法属于支持向量机？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.SVM12.以下哪个算法属于深度学习算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.DeepLearning13.以下哪个算法属于强化学习算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.ReinforcementLearning14.以下哪个算法属于遗传算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.GeneticAlgorithm15.以下哪个算法属于蚁群算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.AntColonyOptimization16.以下哪个算法属于粒子群优化算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.ParticleSwarmOptimization17.以下哪个算法属于模拟退火算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.SimulatedAnnealing18.以下哪个算法属于遗传算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.GeneticAlgorithm19.以下哪个算法属于蚁群算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.AntColonyOptimization20.以下哪个算法属于粒子群优化算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.ParticleSwarmOptimization二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是模式识别的基本任务？A.分类B.聚类C.回归D.降维2.以下哪些是监督学习算法？A.K-meansB.DecisionTreeC.SVMD.K-NN3.以下哪些是无监督学习算法？A.K-meansB.AprioriC.PCAD.K-NN4.以下哪些是特征选择的方法？A.频率统计B.信息增益C.卡方检验D.主成分分析5.以下哪些是模式识别的性能指标？A.准确率B.精确率C.召回率D.F1分数6.以下哪些是聚类算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.K-NN7.以下哪些是降维算法？A.PCAB.K-meansC.DecisionTreeD.K-NN8.以下哪些是集成学习方法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.AdaBoost9.以下哪些是贝叶斯分类器？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.NaiveBayes10.以下哪些是神经网络算法？A.K-meansB.AprioriC.DecisionTreeD.NeuralNetwork三、判断题（每题1分，共10分）1.模式识别只涉及图像处理领域。（×）2.支持向量机是一种无监督学习算法。（×）3.决策树是一种无监督学习算法。（×）4.主成分分析是一种特征选择方法。（√）5.频率统计是一种特征选择方法。（√）6.信息增益是一种特征选择方法。（√）7.卡方检验是一种特征选择方法。（√）8.K-means是一种降维算法。（×）9.K-NN是一种聚类算法。（√）10.K-means是一种分类算法。（×）四、名词解释（每题4分，共20分）1.模式识别2.监督学习3.无监督学习4.特征选择5.分类器五、简答题（每题6分，共18分）1.简述模式识别的基本任务。2.简述监督学习与无监督学习的区别。3.简述特征选择的重要性。六、案例分析题（1题，满分12分）