无监督学习、模型评估、交叉验证、聚类分析面试题及解析

1. 下列描述无监督学习错误的是

D. 需要训练集

解析: 无监督学习不需要标签数据，因此不需要训练集。

2. 评估完模型之后，发现模型存在高偏差（high bias），应该如何解决？

A. 减少模型的特征数量

解析: 高偏差意味着模型过于简单，无法拟合训练数据。减少特征数量会使模型更简单，进一步降低模型复杂度，加剧高偏差问题。

3. 关于 k 折交叉验证，下列说法正确的是？

A. k 值并不是越大越好，k 值过大，会降低运算速度

解析: k 折交叉验证中，k 值过大，会使每个折的训练数据量减少，导致模型训练效率降低，运算速度变慢。

4. 关于无监督学习不正确的是

D. 主成分分析不是无监督学习。

解析: 主成分分析 (PCA) 是一种无监督学习方法，其目标是将高维数据降维到低维空间，同时保留尽可能多的信息。

5. 关于方差及偏差的说法不正确的是

B. 偏差越小，往往偏差越大

解析: 偏差和方差是两个独立的因素，偏差越小，并不意味着方差越大。

6. 关于过拟合和欠拟合，说法正确的是

A. 对于欠拟合的模型，可以减少模型的复杂程度

解析: 欠拟合指的是模型过于简单，无法拟合训练数据。为了解决欠拟合问题，可以增加模型复杂度，例如增加特征数量或模型参数。

7. 以下哪个条件不是K-means算法收敛的条件

D. 所有样本合并成一个簇

解析: K-means算法的目标是将数据分成K个簇，所有样本合并成一个簇意味着聚类失败，而不是收敛条件。

8. K-means算法中K表示( )

A. 聚类得到的类别数

解析: K-means算法中的K表示聚类得到的类别数量。

9. 关于聚类分析的说法，不正确的是

C. “簇”越多说明聚类效果越好

解析: 聚类效果的好坏不仅取决于簇的数量，还取决于簇内样本的相似度和簇间样本的差异性。

10. K-means算法的核心是（）

C. 样本间相似度计算

解析: K-means算法的核心是计算样本之间的相似度，并根据相似度将样本划分到不同的簇中。

11. 下列关于 Kmeans 聚类算法的说法错误的是：

C. K 值无法自动获取，初始聚类中心随机选择

解析: 虽然K值通常需要预先设定，但有一些方法可以自动确定K值，例如肘部法则。初始聚类中心的选择会影响聚类结果，但可以通过一些策略来优化初始中心点的选择。

12. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？

B. 聚类

解析: 聚类是一种无监督学习方法，可以将数据分成不同的组，这些组可能对应于不同的标签。

13. K-Means算法中的初始中心点：

D. 直接影响算法的收敛结果

解析: 初始聚类中心的选择会影响算法的收敛结果，不同的初始中心点可能会导致不同的聚类结果。

14. 以下关于聚类的说法错误的是

D. 组内的相似度越大，组件的区别越大，聚类越好

解析: 聚类目标是组内对象相似，组间对象不同。组内的相似度越大，组件的区别越小，聚类效果越好。

15. 若使用K均值聚类算法将7个观测值聚类到3个簇中。在第一次迭代簇之后，C1、C2和C3具有以下观测值：

C1：{(2,2),(4,4),(6,6)}

C2：{(0,4),(4,0)}

C3：{(5,5),(9,9)}

现进行第二次迭代，下列哪一个是集群的质心点（）

B. C1: (6,6), C2: (4,4), C3: (9,9)

解析: 每个簇的质心点是该簇中所有样本点的平均值。

C1: (2+4+6)/3 = 4, (2+4+6)/3 = 4
C2: (0+4)/2 = 2, (4+0)/2 = 2
C3: (5+9)/2 = 7, (5+9)/2 = 7

因此，第二次迭代的簇心点为 C1: (4,4), C2: (2,2), C3: (7,7)。