数据挖掘理论与算法期末考试答案解析

《数据挖掘：理论与算法》期末考试答案v2021061.pdf包含了该课程期末考试的相关题目及其答案，涉及的数据挖掘和机器学习领域的知识点。以下是部分题目解析： 1. **单选题（PCA变换）** 在主成分分析（PCA）中，应尽量把数据向**数据集中的方向**投影。这是因为PCA的目标是找到数据的主要变异方向，即数据分布最为集中的方向，通过这种投影可以减少数据的维度，同时保留尽可能多的信息。 2. **单选题（权重更新公式）** 在某些优化算法中，冲量的引入主要是为了帮助**摆脱误差平缓区域**，提高算法的全局优化能力，使搜索过程更加高效。 3. **单选题（书籍关联分析）** 题目中提到的《瓦尔登湖》和《理想国》经常被同时购买，这表明**两本书的读者都有可能买另一本书**，这属于推荐系统中的协同过滤思想，即基于用户行为推测用户的潜在喜好。 4. **单选题（缺失数据）** 学生小明未回答关于工资收入的问题，描述为**完全随机缺失**，意味着这个问题的答案对于理解小明的其他信息没有影响，可能是随机遗漏的。 5. **多选题（奥卡姆剃刀原则）** 奥卡姆剃刀原理是**实体不应被无谓地增多**（B选项），以及**最简单的解释通常是最正确的**（C选项），这是科学方法论中的一个原则，强调在多个假设中选择最简洁且能解释观测现象的那一个。 6. **单选题（LDA工作条件）** 当样本个数小于数据维数时，LDA（线性判别分析）**不能正常工作**，因为在这种情况下类间散布矩阵可能会变得不满秩，导致模型不稳定或无法训练。 7. **判断题（决策树生长）** 必须停止树增长的情况可能包括**数据子集为空**或者达到了预设的停止条件（如最大深度、最小样本数量等）。 8. **多选题（期末考试状态）** 这部分给出了考试的状态，如剩余时间、交卷选项等，展示了实际考试环境的一部分细节。 这些题目覆盖了数据处理（PCA和缺失数据）、机器学习算法（权重更新、关联规则、LDA）以及统计学原则（奥卡姆剃刀）等多个方面，对于理解和掌握数据挖掘的理论和实践具有指导价值。通过深入理解和解答这些问题，学生能够检验自己对课程核心概念的理解程度，并在实际操作中提升技能。