数据挖掘考试-聚类算法重点解析

“数据挖掘考试题目-聚类.doc”是一份关于数据挖掘中聚类算法的考试资料，涵盖了填空题和选择题，主要关注DBSCAN算法及其相关概念。 聚类是数据挖掘中的一种重要技术，主要用于无监督学习，即在没有预先定义的类别标签的情况下，将数据集中的对象分组成相似的集合或“簇”。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够发现任意形状的簇，并且对噪声点有良好的处理能力。 1. 在基于密度的聚类方法中，数据点可以被归类为核心点、边界点和噪声点。核心点是其邻域内有足够的其他点（满足一定条件）的点，边界点位于核心点的邻域内但自身不是核心点，而噪声点则不满足成为核心点或边界点的条件。 2. DBSCAN的时间复杂度在最坏情况下是O(n²)，空间复杂度是O(n)，其中n是数据点的数量。这表明该算法在大数据集上可能效率较低。 3. DBSCAN的优势在于其耐噪声性，能够处理具有不同大小和形状的簇，而无需预先设定簇的数量。 4. 然而，DBSCAN在处理高维数据和变密度的数据时可能会遇到挑战，因为高维空间中的密度计算困难，且数据的密度可能随维度增加而降低。 5. DBSCAN算法的两个关键参数是EPS（Epsilon，邻域半径）和MinPts（最小点数），它们决定了一个点成为核心点的条件。 6. 聚类有效性的评估通常分为非监督度量和监督度量。非监督度量如簇的凝聚性和分离性，常用的指标是均方差（SSE）。监督度量，也称外部指标，通过比较簇标号与已知的类别标签来衡量匹配程度，比如熵。 7. 当聚类结果良好时，相似度矩阵通常显示出明显的块对角结构，意味着簇内的点相似度高，而簇间的点相似度低。 8. DBSCAN的参数确定通常需要观察点到它的第K个最近邻的距离（K-距离），以便找到合适的密度阈值EPS。 9. 非监督技术是不依赖额外信息来评估聚类结果的方法，例如直接分析数据的拟合情况。 10. 选择题部分涉及DBSCAN的执行顺序、时间复杂度、参数选择等，强调了理解算法工作原理的重要性。 通过这份资料，学生可以深入理解DBSCAN算法的核心概念，包括其参数设置、性能特点以及如何评估聚类的质量。这对于理解和应用聚类算法，特别是在实际数据挖掘项目中，是非常有价值的。