• 影响K-均值聚类算法效果的主要因素之一是什么？
  A. 初始聚类中心的选取
  B. 样本输入顺序
  C. 模式相似性测度
  D. 分类准则
  答案：A
• 支持向量机（SVM）在处理非线性问题时，通常使用什么方法？
  A. 引入核函数
  B. 增加特征数量
  C. 使用多层感知器
  D. 改变决策函数
  答案：A
• 感知器算法适用于哪种情况？
  A. 线性可分的情况
  B. 线性不可分的情况
  C. 非线性可分的情况
  D. 所有情况
  答案：A
• 特征选择的主要目的是什么？
  A. 增加特征数量
  B. 降低特征维数
  C. 提高模型复杂度
  D. 引入非线性特征
  答案：B
• 在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用哪种准则？
  A. 最小损失准则
  B. 最小最大损失准则
  C. 最小误判概率准则
  D. 贝叶斯准则
  答案：B
• 在K-means聚类算法中，K代表什么？
  A. 初始聚类中心的个数
  B. 迭代次数
  C. 数据集的大小
  D. 聚类结果的准确率
  答案：A
• 下列关于支持向量机（SVM）的说法，正确的是：
  A. SVM只适用于线性可分问题
  B. SVM在处理非线性问题时，通常使用核函数
  C. SVM是一种无监督学习方法
  D. SVM的决策函数是一个线性函数
  答案：B
• 下列关于模式识别的描述中，正确的是哪项？
  A. 模式识别是一种仅处理数值型数据的技术
  B. 特征提取是模式识别中可有可无的步骤
  C. 聚类分析算法属于无监督学习方法
  D. K-均值聚类算法对初始聚类中心的选择不敏感
  答案：C
• 在模式识别中，特征提取的主要目的是什么？
  A. 增加数据维度
  B. 减少数据维度
  C. 提取与分类无关的信息
  D. 提高计算速度
  答案： B
• 下列关于K-均值聚类算法的说法中，正确的是哪项？
  A. K表示聚类迭代的次数
  B. K的选择对聚类结果无影响
  C. K的选择需要预先确定，并且对聚类结果有重要影响
  D. K-均值聚类算法只适用于数值型数据
  答案：C
• 以下哪种算法属于无监督学习？
  A. K-均值聚类
  B. 逻辑回归
  C. 感知器算法
  D. 支持向量机
  答案： A
• 以下哪种算法适用于处理非线性可分问题？
  A. 感知器算法
  B. K-均值聚类
  C. 支持向量机（使用核函数）
  D. 费歇尔线性判别器
  答案： C
• 以下哪项指标通常用于评估聚类算法的性能？
  A. 准确率
  B. 查全率
  C. 轮廓系数
  D. F1分数
  答案： C