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单选题
()将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度,它是一种凝聚层次聚类技术。
A

MIN(单链)

B

MAX(全链)

C

组平均

D

Ward方法


参考答案

参考解析
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考题 数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。A.聚簇问的相似性很高,而不同的聚簇内的相似性很低B.聚簇内的相似性很低,而不同的聚簇间的相似性很高C.聚簇间的相似性很低,而不同的聚簇内的相似性很低D.聚簇内的相似性很高,而不同的聚簇间的相似性很低A.B.C.D.

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考题 一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于()的离群点定义。A、概率B、邻近度C、密度D、聚类

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考题 目的是将数据对象划分为多个类或簇,在同一个簇中的对象之间具有高的相似度,而不同簇中的对象差别较大指的是()。A、描述B、关联分析C、聚类分析

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考题 单选题下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。A JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇B JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇C JP聚类是基于SNN相似度的概念D JP聚类的基本时间复杂度为O(m)

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考题 单选题()将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量,它是一种凝聚层次聚类技术。A MIN(单链)B MAX(全链)C 组平均D Ward方法

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考题 判断题从点作为个体簇开始每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。A 对B 错

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