1、使用KNN算法对两个未知类型的样本进行分类（冰川水或者湖泊水），其中K=3，即选择最近的3个邻居。（20分）
学生答案：
解：
D
i
s
t
a
n
c
e
(
G
,
A
)
2
=
0.1
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
G
,
B
)
2
=
0.03
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
G
,
C
)
2
=
0.11
Distance(G,A)^2=0.1; Distance(G,B)^2=0.03; Distance(G,C)^2=0.11
Distance(G,A)2=0.1;Distance(G,B)2=0.03;Distance(G,C)2=0.11
D
i
s
t
a
n
c
e
(
G
,
D
)
2
=
0.12
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
G
,
E
)
2
=
0.16
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
G
,
F
)
2
=
0.05
Distance(G,D)^2=0.12; Distance(G,E)^2=0.16; Distance(G,F)^2=0.05
Distance(G,D)2=0.12;Distance(G,E)2=0.16;Distance(G,F)2=0.05
G的三个最近的邻居为B,F,A，因此G的分类为冰川水
D
i
s
t
a
n
c
e
(
H
,
A
)
2
=
0.03
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
H
,
B
)
2
=
0.18
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
H
,
C
)
2
=
0.22
Distance(H,A)^2=0.03; Distance(H,B)^2=0.18; Distance(H,C)^2=0.22
Distance(H,A)2=0.03;Distance(H,B)2=0.18;Distance(H,C)2=0.22
D
i
s
t
a
n
c
e
(
H
,
D
)
2
=
0.03
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
H
,
E
)
2
=
0.21
;
D
i
s
t
a
n
c
e
(
H
,
F
)
2
=
0.16
Distance(H,D)^2=0.03; Distance(H,E)^2=0.21; Distance(H,F)^2=0.16
Distance(H,D)2=0.03;Distance(H,E)2=0.21;Distance(H,F)2=0.16
H的三个最近的邻居为A,D,F，因此H的分类为湖泊水
2、使用CART决策树算法对两个未知类型的样本进行分类。（使用ID3决策树算法对两个未知类型的样本进行分类。）（20分）
CART算法：
对样本集S，计算其在各个属性划分上的基尼指数。
1）
G
i
n
i
(
S
,
C
a
+
浓度
)
=
4
/
8
[
1
−
(
2
/
4
)
2
−
(
2
/
4
)
2
]
+
4
/
8
[
1
−
(
2
/
4
)
2
−
(
2
/
4
)
2
]
=
0.5
Gini(S,Ca+浓度)=4/8 [1-(2/4)^2-(2/4)^2 ]+4/8 [1-(2/4)^2-(2/4)^2 ] = 0.5
Gini(S,Ca+浓度)=4/8[1−(2/4)2−(2/4)2]+4/8[1−(2/4)2−(2/4)2]=0.5
2）
G
i
n
i
(
S
,
M
g
+
浓度
)
=
4
/
8
[
1
−
(
3
/
4
)
2
−
(
1
/
4
)
2
]
+
4
/
8
[
1
−
(
1
/
4
)
2
−
(
3
/
4
)
2
]
=
0.375
Gini(S,Mg+浓度)=4/8 [1-(3/4)^2-(1/4)^2 ]+4/8 [1-(1/4)^2-(3/4)^2 ] = 0.375
Gini(S,Mg+浓度)=4/8[1−(3/4)2−(1/4)2]+4/8[1−(1/4)2−(3/4)2]=0.375
3）
G
i
n
i
(
S
,
N
a
+
浓度
)
=
4
/
8
[
1
−
(
2
/
4
)
2
−
(
2
/
4
)
2
]
+
4
/
8
[
1
−
(
2
/
4
)
2
−
(
2
/
4
)
2
]
=
0.5
Gini(S,Na+浓度)=4/8 [1-(2/4)^2-(2/4)^2 ]+4/8 [1-(2/4)^2-(2/4)^2 ] = 0.5
Gini(S,Na+浓度)=4/8[1−(2/4)2−(2/4)2]+4/8[1−(2/4)2−(2/4)2]=0.5
4）
G
i
n
i
(
S
,
C
l
−
浓度
)
=
4
/
8
[
1
−
(
2
/
4
)
2
−
(
2
/
4
)
2
]
+
4
/
8
[
1
−
(
4
/
4
)
2
]
=
0.25
Gini(S,Cl-浓度)=4/8 [1-(2/4)^2-(2/4)^2 ]+4/8 [1-(4/4)^2 ] = 0.25
Gini(S,Cl−浓度)=4/8[1−(2/4)2−(2/4)2]+4/8[1−(4/4)2]=0.25
Cl-浓度属性的基尼指数最小，将Cl-浓度属性作为第一个划分属性，将集合S划分为以下两个子集：
S1(高):
S2(低)：
对样本集S1，所有样本均属于同一类型：冰川水。
对样本集S2，计算其在各个属性划分上的基尼指数：
1）
G
i
n
i
(
S
2
,
C
a
+
浓度
)
=
2
/
6
[
1
−
(
1
/
2
)
2
−
(
1
/
2
)
2
]
+
4
/
6
[
1
−
(
2
/
4
)
2
−
(
2
/
4
)
2
]
=
0.5
Gini(S2,Ca+浓度)=2/6 [1-(1/2)^2-(1/2)^2 ]+4/6 [1-(2/4)^2-(2/4)^2 ] = 0.5
Gini(S2,Ca+浓度)=2/6[1−(1/2)2−(1/2)2]+4/6[1−(2/4)2−(2/4)2]=0.5
2）
G
i
n
i
(
S
2
,
M
g
+
浓度
)
=
2
/
6
[
1
−
(
2
/
2
)
2
]
+
4
/
6
[
1
−
(
3
/
4
)
2
−
(
1
/
4
)
2
]
=
0.25
Gini(S2,Mg+浓度)=2/6 [1-(2/2)^2 ]+4/6 [1-(3/4)^2-(1/4)^2 ] =0.25
Gini(S2,Mg+浓度)=2/6[1−(2/2)2]+4/6[1−(3/4)2−(1/4)2]=0.25
3）
G
i
n
i
(
S
2
,
N
a
+
浓度
)
=
2
/
6
[
1
−
(
2
/
2
)
2
]
+
4
/
6
[
1
−
(
2
/
4
)
2
−
(
2
/
4
)
2
]
=
0.333
Gini(S2,Na+浓度)=2/6 [1-(2/2)^2 ]+4/6 [1-(2/4)^2-(2/4)^2 ] =0.333
Gini(S2,Na+浓度)=2/6[1−(2/2)2]+4/6[1−(2/4)2−(2/4)2]=0.333
可以看出Gini(S2,Mg+浓度)最小，所以应该选择Mg+浓度属性作为测试属性。
Mg+浓度属性将样本集划分为两个子集:
1）S21
2）S22
对样本集S21，计算其在各个属性划分上的基尼指数：
1）
G
i
n
i
(
S
21
,
C
a
+
浓度
)
=
2
/
3
[
1
−
(
1
/
2
)
2
−
(
1
/
2
)
2
]
+
1
/
3
[
1
−
(
1
/
1
)
2
]
=
0.333
Gini(S21,Ca+浓度)=2/3 [1-(1/2)^2-(1/2)^2 ]+1/3 [1-(1/1)^2 ] =0.333
Gini(S21,Ca+浓度)=2/3[1−(1/2)2−(1/2)2]+1/3[1−(1/1)2]=0.333
2）
G
i
n
i
(
S
21
,
N
a
+
浓度
)
=
2
/
3
[
1
−
(
2
/
2
)
2
]
+
1
/
3
[
1
−
(
1
/
1
)
2
]
=
0
Gini(S21,Na+浓度)=2/3 [1-(2/2)^2 ]+1/3 [1-(1/1)^2 ] =0
Gini(S21,Na+浓度)=2/3[1−(2/2)2]+1/3[1−(1/1)2]=0
可以看出Gini(S2,Na+浓度)最小，所以应该选择Na+浓度浓度属性作为测试属性。
Na+浓度属性将样本集划分为两个子集, 并且各个子集中的样本都属于同一个类型。
对样本集S22，所有样本均属于同一类型湖泊水。
决策树构造完毕，如下图所示。
图1 选择Na+浓度作为节点
由上面决策树，得第一个待识别样本类型为湖泊水；第二个待识别样本类型为冰川水。
3、如下表所示的数据集，其在二维空间中的分布情况如图1所示，用户输入ε=1，MinPts=5，采用DBSCAN算法对表中数据进行聚类。(20分)
第一类：{1,3,4,5,10}
第二类：{2,6,7,8,11}
4、已知数据集如表1所示，使用朴素Bayes算法预测气候状况为雨天，高温，湿度中等。微风时，是否适合户外运动？（20分）
表1 数据集信息
解：
即求X={下雨，高，中等，威风}的户外运动为可以的后验概率P(Y=y|X)和为不可以的后验概率P(Y=n|X)两者值中较大者为X的预测值。
根据Bayes定理，
P
(
Y
=
y
∣
X
)
=
P
(
X
∣
Y
=
y
)
∗
P
(
Y
=
y
)
=
P
(
x
1
∣
Y
=
y
)
∗
P
(
x
2
∣
Y
=
y
)
∗
P
(
x
3
∣
Y
=
y
)
∗
P
(
x
4
∣
Y
=
y
)
∗
P
(
Y
=
y
)
P(Y=y|X)\\= P(X|Y=y)*P(Y=y) \\= P(x_1|Y=y)* P(x_2|Y=y)* P(x_3|Y=y)* P(x_4|Y=y)*P(Y=y)
P(Y=y∣X)=P(X∣Y=y)∗P(Y=y)=P(x1∣Y=y)∗P(x2∣Y=y)∗P(x3∣Y=y)∗P(x4∣Y=y)∗P(Y=y)
这里，
P
(
x
1
∣
Y
=
y
)
=
P
(
x
1
=
下雨
∣
Y
=
y
)
=
3
/
6
P(x_1|Y=y)= P(x_1=下雨|Y=y)=3/6
P(x1∣Y=y)=P(x1=下雨∣Y=y)=3/6
P
(
x
2
∣
Y
=
y
)
=
P
(
x
2
=
高
∣
Y
=
y
)
=
1
/
6
P(x_2|Y=y)= P(x_2=高|Y=y)=1/6
P(x2∣Y=y)=P(x2=高∣Y=y)=1/6
P
(
x
3
∣
Y
=
y
)
=
P
(
x
3
=
中等
∣
Y
=
y
)
=
4
/
6
P(x_3|Y=y)= P(x_3=中等|Y=y)=4/6
P(x3∣Y=y)=P(x3=中等∣Y=y)=4/6
P
(
x
4
∣
Y
=
y
)
=
P
(
x
4
=
微风
∣
Y
=
y
)
=
5
/
6
P(x_4|Y=y)= P(x_4=微风|Y=y)=5/6
P(x4∣Y=y)=P(x4=微风∣Y=y)=5/6
$P(Y=y)= 6/10 $
因此，
P
(
Y
=
y
∣
X
)
=
3
/
6
∗
1
/
6
∗
4
/
6
∗
5
/
6
∗
6
/
10
=
1
/
36
P(Y=y|X)= 3/6*1/6*4/6*5/6*6/10=1/36
P(Y=y∣X)=3/6∗1/6∗4/6∗5/6∗6/10=1/36
同理，计算
P
(
Y
=
n
∣
X
)
=
P
(
X
∣
Y
=
n
)
∗
P
(
Y
=
n
)
=
P
(
x
1
∣
Y
=
n
)
∗
P
(
x
2
∣
Y
=
n
)
∗
P
(
x
3
∣
Y
=
n
)
∗
P
(
x
4
∣
Y
=
n
)
∗
P
(
Y
=
n
)
P(Y=n|X)= P(X|Y=n)*P(Y=n)=P(x1|Y=n)* P(x2|Y=n)* P(x3|Y=n)* P(x4|Y=n)*P(Y=n)
P(Y=n∣X)=P(X∣Y=n)∗P(Y=n)=P(x1∣Y=n)∗P(x2∣Y=n)∗P(x3∣Y=n)∗P(x4∣Y=n)∗P(Y=n)
其中，
P
(
x
1
∣
Y
=
n
)
=
P
(
x
1
=
下雨
∣
Y
=
n
)
=
1
/
4
P(x1|Y=n)= P(x1=下雨|Y=n)=1/4
P(x1∣Y=n)=P(x1=下雨∣Y=n)=1/4
P
(
x
2
∣
Y
=
n
)
=
P
(
x
2
=
高
∣
Y
=
n
)
=
2
/
4
P(x2|Y=n)= P(x2=高|Y=n)=2/4
P(x2∣Y=n)=P(x2=高∣Y=n)=2/4
P
(
x
3
∣
Y
=
n
)
=
P
(
x
3
=
中等
∣
Y
=
n
)
=
1
/
4
P(x3|Y=n)= P(x3=中等|Y=n)=1/4
P(x3∣Y=n)=P(x3=中等∣Y=n)=1/4
P
(
x
4
∣
Y
=
n
)
=
P
(
x
4
=
微风
∣
Y
=
n
)
=
2
/
4
P(x4|Y=n)= P(x4=微风|Y=n)=2/4
P(x4∣Y=n)=P(x4=微风∣Y=n)=2/4
P
(
Y
=
n
)
=
4
/
10
P(Y=n)= 4/10
P(Y=n)=4/10
因此，
P
(
Y
=
n
∣
X
)
=
1
/
4
∗
2
/
4
∗
1
/
4
∗
2
/
4
∗
4
/
10
=
1
/
160
P(Y=n|X)= 1/4*2/4*1/4*2/4*4/10=1/160
P(Y=n∣X)=1/4∗2/4∗1/4∗2/4∗4/10=1/160
因为
P
(
Y
=
y
∣
X
)
>
P
(
Y
=
n
∣
X
)
P(Y=y|X)> P(Y=n|X)
P(Y=y∣X)>P(Y=n∣X)，故气候状况为雨天，高温，湿度中等，微风时，户外运动应为适合。
5、假如空间中的五个点{A,B,C,D,E}，各点之间的距离关系如表2所示，设初始聚类中心点为{A,B}，根据所给的数据对其运行K-中心点算法实现第一次迭代后的聚类划分结果及相应的两个中心点（K=2）。（20分）
样本点 A B C D E
A 0 1 2 3 4
B 1 0 3 5 2
C 2 3 0 1 4
D 3 5 1 0 6
E 4 2 4 6 0文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-805238.html
根据已知条件，当两个初始中心点为{A,B}时，所得划分为{A,C,D}和{B,E}。
第一次迭代：
假定中心点{A,B}分别被非中心点{C,D,E}替换，根据K-中心点算法需要计算下列代价：
T
C
A
C
TC_{AC}
TCAC、
T
C
A
D
TC_{AD}
TCAD、
T
C
A
E
、
T
C
B
C
、
T
C
B
D
和
T
C
B
E
TC_{AE}、TC_{BC}、TC_{BD}和TC_{BE}
TCAE、TCBC、TCBD和TCBE。其中
T
C
A
C
TC_{AC}
TCAC表示中心点A被非中心点C代替后的总代价。下面以
T
C
A
C
TC_{AC}
TCAC为例说明计算过程。
当A被C代替后，看各对象的变化情况。
A：因A离B近，
C
A
A
C
=
d
(
A
,
B
)
−
d
(
A
,
A
)
=
1
−
0
=
1
。
C_{AAC}=d(A,B)-d(A,A)=1-0=1。
CAAC=d(A,B)−d(A,A)=1−0=1。
B：B不受影响，
C
B
A
C
=
0
C_{BAC}=0
CBAC=0。
C：
C
C
A
C
=
d
(
C
,
C
)
−
d
(
C
,
A
)
=
0
−
2
=
−
2
C_{CAC}=d(C,C)-d(C,A)=0-2=-2
CCAC=d(C,C)−d(C,A)=0−2=−2。
D：
C
D
A
C
=
d
(
D
,
C
)
−
d
(
D
,
A
)
=
1
−
3
=
−
2
C_{DAC}=d(D,C)-d(D,A)=1-3=-2
CDAC=d(D,C)−d(D,A)=1−3=−2。
E：
C
E
A
C
=
0
C_{EAC}=0
CEAC=0。
于是，
T
C
A
C
=
C
A
A
C
+
C
B
A
C
+
C
C
A
C
+
C
D
A
C
+
C
E
A
C
=
1
+
0
−
2
−
2
+
0
=
−
3
TC_{AC}= C_{AAC}+ C_{BAC}+ C_{CAC} + C_{DAC}+ C_{EAC}=1+0-2-2+0=-3
TCAC=CAAC+CBAC+CCAC+CDAC+CEAC=1+0−2−2+0=−3。同理，可以计算出：
T
C
A
D
=
−
3
，
T
C
A
E
=
2
，
T
C
B
C
=
−
1
，
T
C
B
D
=
−
1
，
T
C
B
E
=
−
1
TC_{AD}=-3，TC_{AE}=2，TC_{BC} =-1，TC_{BD}=-1，TC_{BE}=-1
TCAD=−3，TCAE=2，TCBC=−1，TCBD=−1，TCBE=−1。
选取最小代价，有两种选择。
选取
T
C
A
C
TC_{AC}
TCAC为最小代价时，则两个中心点为{B,C}，样本被重新划分为{ A,B,E}和{C,D}两个簇。
选取
T
C
A
D
TC_{AD}
TCAD为最小代价时，则两个中心点为{B,D}，样本被重新划分为{ A,B,E}和{C,D}两个簇。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-805238.html
到了这里，关于机器学习期中考试的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
