agnes算法4-5
2020年智慧树知道网课《人工智能基础(山东联盟)》课后章节测试满分答案
绪论单元测试1【单选题】(5分)人工智能的名字是A.A-ClassIntelligenceB.AirJordenC.AllenLversonD.ArtificialIntelligence第一章测试1【单选题】(5分)第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜世界围棋冠军的人工智能机器人是由谷歌公司开发的（）。
A.AlphaFunB.AlphaGoodC.AlphaGoD.Alpha2【单选题】(5分)无需棋谱即可自学围棋的人工智能是（）A.AlphaGoLeeB.AlphaGoMasterC.AlphaGoZeroD.AlphaGoFan3【单选题】(5分)世界上第一次正式的AI会议于（）年召开，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligenc e”这一术语A.1954B.1957C.1955D.19564【单选题】(5分)以下哪些不是人工智能概念的正确表述（）A.人工智能是研究和构建在给定环境下表现良好的智能体程序B.人工智能是为了开发一类计算机使之能够完成通常由人类所能做的事C.人工智能是通过机器或软件展现的智能D.人工智能将其定义为人类智能体的研究5【单选题】(5分)下面不属于人工智能研究基本内容的是（）。
A.机器感知B.自动化C.机器思维D.机器学习6【单选题】(5分)人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的（）的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
A.语言B.智能C.计算能力D.行为7【单选题】(5分)图灵测试的含义是（）A.图灵测试是一种用来混淆的技术，它希望将正常的（可识别的）信息转变为无法识别的信息。
B.不存在图灵测试概念C.所谓的图灵测试就是指一个抽象的机器，它有一条无限长的纸带，纸带分成了一个一个的小方格，每个方格有不同的颜色。
有一个机器头在纸带上移来移去。
机器头有一组内部状态，还有一些固定的程序。
D.图灵测试是测试人在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
机器学习——分类、回归、聚类、降维
机器学习——分类、回归、聚类、降维⼀、分类 朴素贝叶斯 贝叶斯分类法是基于贝叶斯公式（先验概率和后验概率的关系）的统计学分类⽅法。
它通过预测⼀个给定的元组属于⼀个特定类的概率，来进⾏分类。
logistic回归 logistic回归得出预测值后，根据预测值⼤⼩进⾏分类。
（通常是⼆分类） 决策树 基于树的结构来进⾏决策 ⽀持向量机SVM Support Vector Machine 在训练集的样本空间寻找⼀个划分超平⾯，将不同类别的样本分开。
并且最⼤化分类边界点距离分类平⾯的距离。
⼆、回归线性回归⽤直线进⾏拟合。
逻辑回归⽤logistic函数拟合。
三、聚类（1）基于分层的聚类 AGNES算法 先将每个样本看成⼀个初始聚类簇，然后在算法运⾏的每⼀步中找出距离最近的两个聚类簇进⾏合并，不断重复，直到达到预设的聚类簇的个数。
（2）基于划分的聚类 k-means算法 ⾸先随机从数据中选k个点，每个点初始代表每个聚类的中⼼，然后计算剩余各个样本到聚类中⼼的距离，将它赋给最近的簇，接着重新计算没⼀簇的平均值，整个过程不断重复，如果相邻两次调整没有明显变化，说明数据聚类形成的簇收敛。
（3）基于密度的聚类 DBSCAN算法需要两个参数：半径（Eps），以点P为中⼼的邻域内最少点的数量（MinPts）。
若区域内点的数量⼤于MinPts，就把这些点加⼊到区域中。
（4）基于⽹络的聚类（5）基于模型的聚类四、降维主成分分析法（PCA） Principal Component Analysis通过某种线性投影，将⾼维的数据映射到低维的空间中表⽰，并期望在所投影的维度上数据的⽅差最⼤，以此使⽤较少的数据维度（主成分），同时保留住较多的原数据点的特性。
下图中PCA会选择2轴。
LDA Latent Dirichlet Allocation分类使得：1、同类的数据点尽可能的接近（within class）2、不同类的数据点尽可能的分开（between class）上图中LDA会选择1轴。
人工智能基础(习题卷62)
人工智能基础(习题卷62)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下说话正确的是（）A)一个机器学习模型如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的B)如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率不一定会降低C)如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低答案:C解析:一个机器学习模型如果有较高准确率，不能说明这个分类器是好的。
对于不平 衡的数据集进行预测时，正确率不能反映模型的性能。
模型越复杂，在训练集上越容易表现 好，在测试集上越容易表现不好。
2.[单选题]关于卷积层的说法，错误的是（）A)卷积核的尺寸是由人为指定的B)卷积核的参数值是人为指定的C)卷积层可以作为神经网络的隐藏层D)特征图是为卷积层的最终输出答案:B解析:3.[单选题]有两个样本点，第一个点为正样本，它的特征向量是（0, -1）；第二个点为负样本，它的特征向量是（2, 3）,从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM 分类器的分类面方程是（）。
A)2x+_y=4B)x+2y=5C)x+2y=3D)2x-y=0答案:C解析:对于两个点来说，最大间隔就是垂直平分线，因此求出垂直平分线即可。
斜率是 两点连线的斜率的负倒数。
即-1/ （-1-3）/（0-2）=-1/2,可得戶-（l/2）x + C.过中点（0+2） /2, （-1+3）/2）= （1, 1）,可得 c=3/2,故方程为 x+2戶3。
4.[单选题]在具体求解中，能够利用与该问题有关的信息来简化搜索过程，称此类信息为（ ）A)启发信息B)简化信息C)搜索信息D)求解信息答案:A解析:5.[单选题]下列哪个不是RPA实施回报率的评估因素？（）A)成本节省B)生产力提升C)质量改进D)劳动力需求有规律答案:DA)人机交互系统B)机器人-环境交互系统C)驱动系统D)控制系统答案:A解析:7.[单选题]下面不属于人工智能研究基本内容的是()A)机器感知B)机器思维C)机器学习D)自动化答案:D解析:8.[单选题]大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的()A)新一代技术平台B)新一代信息技术和服务业态C)新一代服务业态D)新一代信息技术答案:B解析:9.[单选题]梯度下降算法中，损失函数曲面上轨迹最混乱的算法是以下哪种算法?A)SGDB)BGDC)MGDD)MBGD答案:A解析:10.[单选题]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？（）A)分类B)聚类C)关联分析D)隐马尔可夫链答案:B解析:11.[单选题]线性判别分析常被视为一种经典的（）技术。
基于单细胞数据的层次聚类算法研究
基于单细胞数据的层次聚类算法研究单细胞数据是指对单个细胞进行基因表达测序分析得到的数据，因其可以提供单个细胞的详细信息而在近年来受到了广泛的关注。
在处理单细胞数据时，层次聚类是一种常见的无监督学习方法，它可以将数据分为多个层次，并且可以生成一个树形结构，从而将细胞分为不同的簇，从而找到相似的细胞类型。
本篇文章将对层次聚类算法在单细胞数据分析中的应用进行深入探讨。
一、基本概念层次聚类是一种聚类分析方法，它通过合并或切割簇，将对象分组成不同层次的聚类。
层次聚类有两种方法，一种是自底向上的凝聚聚类（AGNES），另一种是自顶向下的分裂聚类（DIANA）。
在AGNES算法中，首先将每个对象视为一个簇，并计算簇与簇之间的相似度或距离，然后将最相似的两个簇合并，直到簇的数量减为一个为止。
在DIANA算法中，首先将数据集视为一个簇，然后递归地将数据集分成若干更小的簇，直到达到所需的簇数为止。
二、单细胞RNA测序中的层次聚类单细胞RNA测序技术在过去几年中已经得到广泛应用，通过对单个细胞进行RNA测序，可以获得单个细胞的基因表达数据。
在这种情况下，层次聚类算法可以将单个细胞分割成多个子集，每个子集代表同种类型的细胞。
在单细胞RNA测序中，层次聚类算法需要先进行细胞的预处理。
首先，需要对每个细胞的转录本进行表达量的归一化处理，以消除测序深度和RNA含量的影响。
其次，需要去除低表达基因，以减少噪音的影响，并创建新的特征矩阵。
最后，需要对特征矩阵进行降维，由于单细胞测序数据的高维性和稀疏性，需要将维度降低，以更好地表示细胞之间的相似度和距离。
通过层次聚类算法，可以将细胞分割成不同的子集，并生成一个树形结构，从而观察到不同的细胞群。
此外，研究者还可以通过将分层聚类与其他分析方法相结合，如tSNE、PCA等，从而更好地理解单个细胞之间的差异和相似性，揭示不同细胞类型的谱系发育和进化关系。
三、算法推广和局限性尽管层次聚类算法在单细胞RNA测序中应用广泛，但它并不总是用于数据分析的首选方法。
什么是聚类分析
什么是聚类分析？聚类分析方法的类别聚类分析是指将数据对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。
基本概念聚类（Clustering）就是一种寻找数据之间内在结构的技术。
聚类把全体数据实例组织成一些相似组，而这些相似组被称作簇。
处于相同簇中的数据实例彼此相同，处于不同簇中的实例彼此不同。
聚类技术通常又被称为无监督学习，与监督学习不同的是，在簇中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。
数据之间的相似性是通过定义一个距离或者相似性系数来判别的。
图1 显示了一个按照数据对象之间的距离进行聚类的示例，距离相近的数据对象被划分为一个簇。
图1 聚类分析示意聚类分析可以应用在数据预处理过程中，对于复杂结构的多维数据可以通过聚类分析的方法对数据进行聚集，使复杂结构数据标准化。
聚类分析还可以用来发现数据项之间的依赖关系，从而去除或合并有密切依赖关系的数据项。
聚类分析也可以为某些数据挖掘方法（如关联规则、粗糙集方法），提供预处理功能。
在商业上，聚类分析是细分市场的有效工具，被用来发现不同的客户群，并且它通过对不同的客户群的特征的刻画，被用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场。
在生物上，聚类分析被用来对动植物和基因进行分类，以获取对种群固有结构的认识。
在保险行业上，聚类分析可以通过平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同时可以根据住宅类型、价值、地理位置来鉴定城市的房产分组。
在互联网应用上，聚类分析被用来在网上进行文档归类。
在电子商务上，聚类分析通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，从而帮助电子商务企业了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。
聚类分析方法的类别目前存在大量的聚类算法，算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的和具体应用。
聚类算法主要分为5 大类：基于划分的聚类方法、基于层次的聚类方法、基于密度的聚类方法、基于网格的聚类方法和基于模型的聚类方法。
1. 基于划分的聚类方法基于划分的聚类方法是一种自顶向下的方法，对于给定的n 个数据对象的数据集D，将数据对象组织成k(k≤n) 个分区，其中，每个分区代表一个簇。
基于聚类算法的文本分类研究
基于聚类算法的文本分类研究文本分类是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
它的基本任务是将给定的文本分成不同的类别，这对信息检索、舆情分析、垃圾邮件过滤等应用具有重要意义。
随着社交媒体和互联网技术的不断发展，海量文本数据也不断涌现，如何高效、准确地对这些文本进行分类成为了研究的热点之一。
本文主要探讨基于聚类算法的文本分类研究。
聚类算法是一种常见的无监督学习算法，在数据挖掘、模式识别等领域得到广泛应用。
在文本分类中，聚类算法可以通过自动对数据集进行分组，找到数据点间的相似性，从而实现文本的自动分类。
一、文本分类的基本方法文本分类的基本方法通常分为两种：有监督学习和无监督学习。
有监督学习指的是，需要预先定义好分类的标签和特征，在已知数据集的情况下，通过机器学习算法让机器学习分类的规则，从而对未知数据进行预测。
常见的有监督学习算法有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
无监督学习则不需要预先定义标签和特征，它可以自动从未分类的数据中发现类别以及类间关系。
常见的无监督学习算法包括聚类、主题模型、关联规则挖掘等。
在文本分类中，有监督学习需要人工定义分类标签和特征，需要大量的标注数据和专业知识，难度较大。
而无监督学习可以自动、高效地对文本进行分类，不需要先验标签，更加适合大规模、多样化的文本分类任务。
因此，聚类算法也成为了文本分类中常用的无监督算法之一。
二、聚类算法的基本原理聚类算法是一种经典的无监督学习算法，它的基本思想是将数据分成有意义的组或簇。
在文本分类中，聚类算法可以自动发现文本数据集中的不同主题或类别，从而实现文本的自动分类。
聚类算法包括层次聚类和划分聚类两种类型。
层次聚类是一种自底向上的聚合方法，常见的算法有凝聚层次聚类（AGNES）和分裂层次聚类（DIANA）等。
划分聚类是一种自顶向下的划分方法，常见的算法有K-Means、DBSCAN、谱聚类等。
在聚类算法中，距离度量是关键的因素之一。
距离度量常用的有欧式距离、余弦相似度、曼哈顿距离等。
聚类算法 离散型
聚类算法离散型
聚类算法是一种无监督学习方法，广泛应用于数据分析和挖掘领域。
它的主要目的是将数据集中的样本划分为多个不相交的子集，每个子集被称为一个簇。
离散型聚类算法则是针对离散型数据设计的，这类数据的特点是数据值只能取有限个离散值。
例如，性别、婚姻状况、国籍等都属于离散型数据。
离散型聚类算法的核心思想是采用基于距离的相似性度量方法，将离散型数据划分为不同的簇。
这种度量方法通过计算样本之间的距离来评估它们的相似性。
常见的离散型聚类算法包括K-means算法、K-medoids算法、自顶向下法（如AGNES算法）和自底向上法（如DIANA算法）等。
这些算法在处理离散型数据时，能够有效地识别出数据的内在结构和模式。
除了基于距离的聚类算法外，还有一些基于密度的聚类算法也适用于离散型数据。
例如，DBSCAN算法通过将数据空间划分为若干个密集区域和稀疏区域，将密集区域划分为不同的簇。
这种算法对于处理异常值和噪声具有较强的鲁棒性。
在实际应用中，选择合适的离散型聚类算法需要考虑数据的性质、聚类的目的以及可用的计算资源等因素。
例如，对于具有明显类别特征的离散型数据，K-means算法可能是更好的选择；而对于具有复杂结构的数据集，可能需要采用更复杂的聚类算法，如自顶向下法或自底向上法。
离散型聚类算法通过基于距离或密度的相似性度量方法，能够有效地将离散型数据划分为不同的簇，为进一步的数据分析和挖掘提供有力的支持。
随着数据科学技术的不断发展，离散型聚类算法的应用场景和效果也将得到进一步的拓展和完善。
数据挖掘原理、 算法及应用第5章 聚类方法
第5章 聚类方法
5.1 概述 5.2 划分聚类方法 5.3 层次聚类方法 5.4 密度聚类方法 5.5 基于网格聚类方法 5.6 神经网络聚类方法：SOM 5.7 异常检测
第5章 聚类方法
5.1 概 述
聚类分析源于许多研究领域，包括数据挖掘、统计学、 机器学习、模式识别等。它是数据挖掘中的一个功能，但也 能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，概括出每个 簇的特点，或者集中注意力对特定的某些簇作进一步的分析。 此外，聚类分析也可以作为其他分析算法 (如关联规则、分 类等)的预处理步骤，这些算法在生成的簇上进行处理。
凝聚的方法也称为自底向上的方法，一开始就将每个对 象作为单独的一个簇，然后相继地合并相近的对象或簇，直 到所有的簇合并为一个，或者达到终止条件。如AGNES算法 属于此类。
第5章 聚类方法
(3) 基于密度的算法(Density based Methods)。 基于密度的算法与其他方法的一个根本区别是： 它不是 用各式各样的距离作为分类统计量，而是看数据对象是否属 于相连的密度域，属于相连密度域的数据对象归为一类。如 DBSCAN (4) 基于网格的算法(Grid based Methods)。 基于网格的算法首先将数据空间划分成为有限个单元 (Cell)的网格结构，所有的处理都是以单个单元为对象的。这 样处理的一个突出优点是处理速度快，通常与目标数据库中 记录的个数无关，只与划分数据空间的单元数有关。但此算 法处理方法较粗放，往往影响聚类质量。代表算法有STING、 CLIQUE、WaveCluster、DBCLASD、OptiGrid算法。
(3) 许多数据挖掘算法试图使孤立点影响最小化，或者排除 它们。然而孤立点本身可能是非常有用的，如在欺诈探测中， 孤立点可能预示着欺诈行为的存在。
人工智能导论测试题库及答案精选全文
精选全文完整版（可编辑修改）人工智能导论测试题库及答案1、在关联规则分析过程中，对原始数据集进行事务型数据处理的主要原因是。
A、提高数据处理速度B、节省存储空间C、方便算法计算D、形成商品交易矩阵答案：C2、计算机视觉可应用于下列哪些领域()。
A、安防及监控领域B、金融领域的人脸识别身份验证C、医疗领域的智能影像诊断D、机器人/无人车上作为视觉输入系统E、以上全是答案：E3、1943年，神经网络的开山之作《A logical calculus of ideas immanent in nervous activity》,由()和沃尔特.皮茨完成。
A、沃伦.麦卡洛克B、明斯基C、唐纳德.赫布D、罗素答案：A4、对于自然语言处理问题，哪种神经网络模型结构更适合?()。
A、多层感知器B、卷积神经网络C、循环神经网络D、感知器答案：C5、图像的空间离散化叫做：A、灰度化B、二值化C、采样D、量化答案：C6、()越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好。
A、分辨率B、像素数量C、量化等级D、存储的数据量答案：C7、一个完整的人脸识别系统主要包含人脸图像采集和检测、人脸图像特征提取和人脸识别四个部分。
A、人脸分类器B、人脸图像预处理C、人脸数据获取D、人脸模型训练答案：B8、下列不属于人工智能学派的是()。
A、符号主义B、连接主义C、行为主义D、机会主义答案：D9、关于正负样本的说法正确是。
A、样本数量多的那一类是正样本B、样本数量少的那一类是负样本C、正负样本没有明确的定义D、想要正确识别的那一类为正样本答案：D10、以下不属于完全信息博弈的游戏有()。
A、井字棋B、黑白棋C、围棋D、桥牌答案：D11、下列关于人工智能的说法中，哪一项是错误的。
A、人工智能是一门使机器做那些人需要通过智能来做的事情的学科B、人工智能主要研究知识的表示、知识的获取和知识的运用C、人工智能是研究机器如何像人一样合理思考、像人一样合理行动的学科D、人工智能是研究机器如何思维的一门学科答案：D12、认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步进化；智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
【计算机工程与设计】_web数据挖掘_期刊发文热词逐年推荐_20140726
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
2014年 科研热词 路径补全 自动关联 站点结构推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 2 3 4 5
2011年 科研热词 隐蔽下载 虚拟机 数据挖掘 恶意软件 恶意网页 推荐指数 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
科研热词 预测 重试机制 网络广告 离群点 点击欺诈 数据预处理 持续抽取 任务分割 web数据挖掘 web信息抽取
推荐指数 6 3 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
2011年 科研热词 推荐指数 序号 数据挖掘 3 web日志挖掘 2 web挖掘 2 项集有序性 1 资源描述框架(resource description 1 framework) 语义web服务 1 访问行为 1 访问模式 1 访问时间 1 访问日志 1 视图机制 1 聚类 1 联机分析处理 1 站点首页 1 税务 1 用户行为跟踪 1 泛化 1 查询重写 1 本体 1 服务发现 1 最大向前路径 1 数据预处理 1 数据清理 1 数据库 1 数据仓库 1 抽象频繁项集 1 序列模式 1 多层关联规则 1 基因表达式编程 1 噪音数据 1 可伸缩系统 1 前后端结合 1 决策支持 1 内容抽取 1 关系模式 1 元素删除法 1 会话识别 1 二进制 1 事务 1 不规则数组 1 web日志 1 web使用挖掘 1 web个性化 1 sparql查询 1 html网页 1 aprioriall算法 1 agnes算法 1