《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。