10、聚类就是将样本集中的样本按照相似的程度划分成不同的类别。

相似题目

• 在具体实践中，进行聚类的样本容量很大，即样本数至少在（）。

  A . 50-100 B . 100以上 C . 500-1000 D . 1000以上

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• 按照编制股价指数时纳入指数计算范围的股票样本数量，可以将股价指数划分为综合性指数和分类指数。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 按照笔迹样本的形成来划分，笔迹样本可分为（）。

  A . 案前样本 B . 平时样本 C . 案后样本 D . 实验样本

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• 统计量的标准误差可用于衡量样本统计量的集中程度。（）

  A . 正确 B . 错误

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• 将总体按照某种标准划分为一些群体，每一个群体为一个抽样单位，再用随机的方法从这些群体中抽取若干群体，并将所抽取群体中的所有个体集合为总体的样本，这种抽样方法称为（）

  A . 整群抽样 B . 系统抽样 C . 分类抽样 D . 定额抽样

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• 按照仓储的集中程度分类,可以将仓储活动划分为集中仓储、分散仓储和()。

  A . 仓库储存 B . 车间仓储 C . 国家储备 D . 零库存

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• 对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量有（）

  A . 绝对距离 B . 欧氏距离 C . 夹角余弦 D . 相关系数 E . 切比雪夫距离

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• 统计假设测验就是运用抽样分布等概率原理，利用样本资料测验这些样本所在总体（即处理）的参数有无差异，并对测验的可靠程度做出度量的过程。

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• 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作（ ）

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• 按照职权的集中和分散程度，可以将行政领导体制划分为（     ）

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• 按照职权的集中和分散程度，可以将行政领导体制划分为（ ）

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• 7、有时候我们想知道某个人群（研究术语叫“总体”）的某些特点，会从中找到少量个体成员（研究术语叫“样本”）进行研究。研究结论是否准确取决于样本在多大程度上能够代表（相似度如何）那个更广泛的人群。

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• 系统聚类法是在聚类分析的开始，每个样本自成 ________ 类；然后，按照某种方法度量所有样本之间的亲疏程度,并把最相似的样本首先聚成一小类；接下来,度量剩余的样本和小类间的亲疏程度，并将当前最接近的样本或小类再聚成一类；如此反复，直到所有样本聚成一类为止

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• 系统聚类法是在聚类分析的开始，每个样本自成 ________ 类；然后，按照某种方法度量所有样本之间的亲疏程度,并把最相似的样本首先聚成一小类；接下来,度量剩余的样本和小类间的亲疏程度，并将当前最接近的样本或小类再聚成一类；如此反复，直到所有样本聚成一类为止。

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• 请简述层次聚类算法采用的思想。 (　　) 分裂层次聚类采用的就是"自顶而下"的思想，先将所有的样本都看作是同一个簇，然后通过迭代将簇划分为更小的簇，直到每个簇中只有一个样本为止。 凝聚层次聚类采用的是"自底向上"的思想，先将每一个样本都看成是一个不同的簇，通过重复将最近的一对簇进行合并，直到最后所有的样本都属于同一个簇为止。 (　　)6分 (　　)困难

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• 层次聚类首先将每一个样本点看成一类，然后通过测算不同样本之间的相似性，来实现类之间的合并。( )

  A:对 B:错

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• 使用ELEM94-95中的数据。这些数据是有关密歇根州小学的数据。本题中，我们把数据看成聚类样本，其中每个学校都是一个学区聚类样本中的一部分。

  (i)一个学区中学校的最多数量和最少数量是多少？每个学区的学校平均数量是多少？ (ii)利用混合OLS(即将所有1848个学校混合在一起)，估计一个将lavgsal与bs，lenrol，lstaff和lunch相联系的模型：也参见第9章的计算机练习C11。bs的系数和标准误是多少？ (iii)求对学区内聚类相关(和异方差性)保持稳健的标准误。bs的t统计量有何变化？ (iv)去掉bs＞0.5的四个观测，仍用混合OLS，求出β_bs及其聚类稳健标准误。现在，薪水与福利之间的替代关系，有更多的证据吗？ (v)容许一个学区内的学校存在一个共同的学区效应，用固定效应法估计这个方程。再次去掉bs＞0.5的四个观测，现在，你对薪水与福利之间的替代关系有何结论？ (vi)根据你在第(iv)部分和第(v)部分的估计值，讨论通过学区固定效应而容许教师的薪酬在不同学区系统变化的重要性。

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• 样本量较大时，可以使用K-均值聚类法，系统聚类方法在样本量较大时效果相对较差。

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• 标准误全面反映了一个样本内观察值的集中程度（）

  是 否

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• 聚类分析中用什么统计量描述样本间的相似程度（)。

  A．距离 B．相似系数 C．距离和相似系数 D．方差 E．均值

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• 13、采用模糊聚类的方法会出现一个样本同时属于两个类别的情况。

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• 20、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。

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• A.ISODATA不是每调整一个样本的类别就重新计算一次各类样本的均值，而是在把所有样本都调整完毕之后才重新计算B.ISODATA一次完成分类C.ISODATA算法不仅可以通过调整样本所属类别完成样本的聚类分析，而且可以自动地进行类别合并和分裂从而得到类数比较合理的聚类结果D.分类结果中的类别数是固定的

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• 97、极大似然估计是把估计的所有样本作为结果，把概率分布的参数作为条件，最有可能抽取到已知样本集中所有样本的概率分布参数就是极大似然的参数。

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