资源简介

江西科学技术版信息技术五年级下册《K均值聚类》课时练习及知识点
【知识点归纳】
1. K均值聚类是一种无监督学习的算法，常用于数据的分类和分组。
2. K值是K均值聚类中的一个重要参数，代表我们期望找到的类别数量。
3. 聚类过程包括选择初始质心、计算数据点与质心的距离、重新分配类别和更新质心等步骤。
4. K均值聚类的结果是将数据分为K个组，每个组内的数据相似度较高，组间的差异较大。
【课堂练习】
一、判断题
1. K均值聚类是一种有监督的学习方法。（ ）
2. 在K均值聚类中，K值的设定对结果没有影响。（ ）
3. 聚类的目的是找到数据的内在结构，将相似的数据分到同一组。（ ）
4. K均值聚类算法可以自动确定最佳的K值。（ ）
二、填空题
1. K均值聚类是一种______学习方法，其中的______是需要用户指定的参数。
2. 聚类过程中，数据点会根据与______的距离进行分组。
3. K均值聚类的目标是使得每个组内的数据点尽可能______，组间尽可能______。
三、选择题
1. K均值聚类是一种什么样的算法？
A. 分类算法
B. 回归算法
C. 聚类算法
D. 划分算法
2. 在K均值聚类中，"K"代表什么？
A. 数据的个数
B. 类别的个数
C. 特征的个数
D. 聚类的次数
3. K均值聚类算法中，数据会被分配到哪个类别？
A. 最近的类别
B. 最远的类别
C. 随机的类别
D. 最小的类别
4. K均值聚类算法在选择初始中心点时，最不理想的情况是？
A. 中心点过于接近
B. 中心点过于分散
C. 中心点数量过多
D. 中心点数量过少
四、简答题
1. 请简述K均值聚类算法的基本步骤。
2. 在实际应用中，如果选择的K值不合适，可能会导致什么问题？请列举两个可能的问题。
【参考答案】
一、判断题
1×
2×
3√
4×
填空题
无监督，K值
质心
相似，差异
三、选择题
1. C. 聚类算法
2. B. 类别的个数
3. A. 最近的类别
4. A. 中心点过于接近
四、简答题
1. K均值聚类算法的基本步骤通常包括：(1)初始化，选择K个点作为初始的类别中心；(2)分配，将每个数据点分配到最近的类别中心所在的类别；(3)更新，重新计算每个类别的中心，通常是类别内所有点的平均值；(4)重复步骤2和3，直到类别中心不再改变或达到预设的最大迭代次数。
2. 如果选择的K值不合适，可能会导致以下问题：(1)过分割（Overclustering）, 即K值过大，可能会将一个类别错误地划分为多个小类别，增加处理的复杂度；(2)欠分割（Underclustering）, 即K值过小，可能会使不同的类别被错误地归为同一类别，丢失了数据的细节和差异。

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