2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法聚类分析应用.docx
2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法聚类分析应用
考试时间：______分钟总分：______分姓名：______
一、单选题（每题2分，共20分）
1.聚类分析是一种无监督学习算法，其主要目的是将数据集中的对象分为不同的组，使得组内的对象彼此相似，而组间的对象彼此不同。以下哪项不属于聚类分析的特点？
A.聚类分析不需要预先定义的标签
B.聚类分析可以用于发现数据中的隐藏模式
C.聚类分析可以用于分类任务
D.聚类分析可以用于异常检测
2.K-means算法是一种典型的聚类算法，以下关于K-means算法的描述，错误的是：
A.K-means算法是一种基于距离的聚类算法
B.K-means算法需要预先定义聚类的数量
C.K-means算法在每次迭代中会更新聚类中心
D.K-means算法在迭代过程中可能会陷入局部最优解
3.层次聚类算法是一种将数据集逐步分解成更小的子集的聚类算法。以下关于层次聚类算法的描述，正确的是：
A.层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法
B.层次聚类算法不需要预先定义聚类的数量
C.层次聚类算法在每次迭代中会更新聚类中心
D.层次聚类算法在迭代过程中可能会陷入局部最优解
4.DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，以下关于DBSCAN算法的描述，正确的是：
A.DBSCAN算法是一种基于距离的聚类算法
B.DBSCAN算法不需要预先定义聚类的数量
C.DBSCAN算法在每次迭代中会更新聚类中心
D.DBSCAN算法在迭代过程中可能会陷入局部最优解
5.聚类分析在实际应用中，以下哪项不是聚类分析的一个典型应用场景？
A.市场细分
B.社交网络分析
C.信用评分
D.语音识别
6.在K-means算法中，以下哪项参数对于聚类效果影响最大？
A.初始聚类中心
B.聚类数量
C.聚类半径
D.迭代次数
7.层次聚类算法中，以下哪项不是层次聚类算法的一个典型应用场景？
A.市场细分
B.社交网络分析
C.信用评分
D.语音识别
8.DBSCAN算法中，以下哪项参数对于聚类效果影响最大？
A.ε（邻域半径）
B.MinPts（最小样本点数）
C.初始聚类中心
D.聚类数量
9.聚类分析在实际应用中，以下哪项不是聚类分析的一个典型应用场景？
A.市场细分
B.社交网络分析
C.信用评分
D.视频识别
10.在K-means算法中，以下哪项参数对于聚类效果影响最小？
A.初始聚类中心
B.聚类数量
C.聚类半径
D.迭代次数
二、多选题（每题2分，共20分）
1.以下关于K-means算法的描述，正确的有：
A.K-means算法是一种基于距离的聚类算法
B.K-means算法需要预先定义聚类的数量
C.K-means算法在每次迭代中会更新聚类中心
D.K-means算法在迭代过程中可能会陷入局部最优解
2.以下关于层次聚类算法的描述，正确的有：
A.层次聚类算法是一种基于距离的聚类算法
B.层次聚类算法不需要预先定义聚类的数量
C.层次聚类算法在每次迭代中会更新聚类中心
D.层次聚类算法在迭代过程中可能会陷入局部最优解
3.以下关于DBSCAN算法的描述，正确的有：
A.DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法
B.DBSCAN算法不需要预先定义聚类的数量
C.DBSCAN算法在每次迭代中会更新聚类中心
D.DBSCAN算法在迭代过程中可能会陷入局部最优解
4.聚类分析在实际应用中，以下哪些是聚类分析的一个典型应用场景？
A.市场细分
B.社交网络分析
C.信用评分
D.视频识别
5.在K-means算法中，以下哪些参数对于聚类效果影响最大？
A.初始聚类中心
B.聚类数量
C.聚类半径
D.迭代次数
三、简答题（每题10分，共30分）
1.简述K-means算法的原理及优缺点。
2.简述层次聚类算法的原理及优缺点。
3.简述DBSCAN算法的原理及优缺点。
四、论述题（共20分）
要求：请结合实际案例，分析K-means算法在市场细分中的应用，并讨论其可能遇到的问题及解决方案。
五、计算题（共20分）
要求：给定以下数据集，使用K-means算法进行聚类，并求出聚类的中心点。数据集如下：
[[1.0,2.0],[2.0,2.5],[2.5,1.5],[3.0,3.5],[3.5,2.0],[4.0,3.0],[4.5,4.0],[5.0,4.5],[5.5,5.0],[6.0,5.5]]
六、应用题（共20分）
要求：假设某电商公司收集了用户购买行为数据，包括用户ID、购买商品ID、购买时