多項(xiàng)選擇題

?如下圖所示,樣本中有三個(gè)類別C1、C2、C3,采用KNN分類算法,圖中給出了被測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)象X和Y在特征空間中的映射點(diǎn),以X、Y為中心的圓表示對(duì)應(yīng)K個(gè)與X、Y最相近點(diǎn)的分布情況。依據(jù)KNN的多數(shù)表決規(guī)則,X歸為C3類,Y歸為C2類,但感覺這個(gè)分類結(jié)果與圖示有些偏差,直觀上X和Y都比較接近C1。你覺得可以采取哪些措施來改進(jìn)算法以避免這種情況發(fā)生?()

A.X的問題是K值選擇太小,可以適當(dāng)增大K值,Y的問題是K值過大,可以適當(dāng)減小K值
B.Y的分類問題可能是由于樣本數(shù)不平衡造成,可以考慮壓縮C2類別的樣本數(shù)量
C.Y的問題可以考慮用加權(quán)多數(shù)表決法解決
D.X的問題可能是C3類含比較異常的樣本,去除異常樣本數(shù)據(jù)可以提高分類準(zhǔn)確度


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1.多項(xiàng)選擇題

采用KNN分類,表中列出了與被測(cè)對(duì)象距離最近的5個(gè)結(jié)果,采用歐式距離,有2個(gè)類別“0”、“1”。請(qǐng)選擇以下正確的選項(xiàng)()。

A.采用多數(shù)表決法,K=3時(shí),結(jié)果為“0”類,K=5時(shí)為“1”類
B.用加權(quán)多數(shù)表決法,直接用距離倒數(shù)作為權(quán)值。結(jié)果與A一致
C.用加權(quán)多數(shù)表決法,直接用距離倒數(shù)作為權(quán)值。K=3和K=5時(shí),結(jié)果均為“0”類
D.采用加權(quán)表決規(guī)則后,K值越大,準(zhǔn)確性越高

3.多項(xiàng)選擇題假設(shè)有如下16個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn):1,2,5,11,15,18,19,21,25,27,29,32,33,37,40,57。要聚成3類(從左到右,分別稱為第一類,第二類,第三類),初始中心為10,20,30。試根據(jù)算法流程完成聚類。根據(jù)你的聚類結(jié)果,下面哪些說法是正確的?()

A.根據(jù)初始中心,最開始1,2,5,11,15同屬第一類,但后來15屬于第二類了
B.聚類結(jié)束時(shí),第二類最大,有7個(gè)數(shù)
C.聚類結(jié)束時(shí),第三類的中心大于35
D.聚類結(jié)束時(shí),11也屬于第二類了

4.多項(xiàng)選擇題?“聚類”,也是一個(gè)日常生活中的用語,在交談中用它,人們基本也知道是什么意思。但在討論算法的語境下(或者說作為一個(gè)技術(shù)專用術(shù)語),它有特定的含義。下面這些陳述句中所體現(xiàn)的情況是否屬于“聚類”的范疇?()

A.如果把人們的受教育程度分為“受過高等教育”和“沒有受過高等教育”兩類,張三剛從大學(xué)畢業(yè)了,因此他應(yīng)該屬于“受過高等教育”類別的
B.幼兒園舉辦親子活動(dòng),午餐的時(shí)候,為了便于交流,特意安排家長們聚在一起,小朋友們聚在一起
C.產(chǎn)品經(jīng)過自動(dòng)檢測(cè)的流水線,就被分成了次品和正品兩類
D.經(jīng)過長期的觀察研究,發(fā)現(xiàn)小學(xué)生在課堂上的表現(xiàn)可以分為“積極踴躍”“沉靜寡言”和“心里有數(shù)”三種類別

5.多項(xiàng)選擇題兩個(gè)整數(shù)a,b分別為55,34,采用擴(kuò)展歐幾里得算法得出一組解(x,y)為(13,-21),滿足等式ax+by=gcd(a,b)。請(qǐng)選擇以下正確的選項(xiàng)()。

A.13是滿足ax+by=gcd(a,b),x絕對(duì)值最小的整數(shù)
B.21是滿足ax+by=gcd(a,b),y絕對(duì)值最小的整數(shù)
C.x的絕對(duì)值還可以減小,會(huì)引發(fā)y的絕對(duì)值發(fā)生變化
D.y的絕對(duì)值還可以減小,會(huì)引發(fā)x的絕對(duì)值發(fā)生變化

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關(guān)于使用回溯法求解0-1背包問題,以下說法正確的是()。

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分支限界法中,擴(kuò)展出的孩子結(jié)點(diǎn)在入隊(duì)時(shí),存儲(chǔ)該孩子結(jié)點(diǎn)的父結(jié)點(diǎn)的地址和左孩子標(biāo)志。其目的是什么?()

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?在分治法中講到快速排序,如果每次使用partion函數(shù)導(dǎo)致分組出現(xiàn)嚴(yán)重不平衡情況下,算法效率不高,最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度為O(n2),通過改造partition函數(shù),也就是每次隨機(jī)選擇一個(gè)元素作為劃分基準(zhǔn),這樣會(huì)很好地改善算法的性能,這種算法思想是()。

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