网友您好, 请在下方输入框内输入要搜索的题目:

题目内容 (请给出正确答案)
单选题
以下是哪一个聚类算法的算法流程() ①构造k-最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until:不再有可以合并的簇。
A

MST

B

OPOSSUM

C

Chameleon

D

Jarvis-Patrick(JP)


参考答案

参考解析
解析: 暂无解析
更多 “单选题以下是哪一个聚类算法的算法流程() ①构造k-最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until:不再有可以合并的簇。A MSTB OPOSSUMC ChameleonD Jarvis-Patrick(JP)” 相关考题
考题 K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。() 此题为判断题(对,错)。

考题 影响基本K-均值算法的主要因素有()A.样本输入顺序B.模式相似性测度C.聚类准则

考题 即席报表不支持哪种图表() A.簇状条形图B.簇状柱形图C.仪表盘图D.面积图

考题 以下关于算法的叙述中错误的是A)算法可以用伪代码、流程图等多种形式来描述B) 一个正确的算法必须有输入C) 一个正确的算法必须有输出D)用流程图描述的算法可以用任何一种计算机高级语言编写成程序代码

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.

考题 关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中,不正确的是( )。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系 B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析 C.K-Means很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D.当簇的密度变化较大时,DBSCAN不能很好的处理,而K-Means则可以

考题 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)

考题 在基于图的簇评估度量表里面,如果簇度量为proximity(Ci,C),簇权值为mi,那么它的类型是()。A、基于图的凝聚度B、基于原型的凝聚度C、基于原型的分离度D、基于图的凝聚度和分离度

考题 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。

考题 在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。

考题 关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象B、K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D、K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

考题 程序的局部性原理指出,绝大多数程序访问的()和()是相对簇聚的。

考题 以下是哪一个聚类算法的算法流程() ①构造k-最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until:不再有可以合并的簇。A、MSTB、OPOSSUMC、ChameleonD、Jarvis-Patrick(JP)

考题 K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。

考题 以下属于聚类算法的是()A、K均值B、DBSCANC、AprioriD、Jarvis-Patrick(JP)

考题 下列关于流程图的说法中,正确的是()。A、与其它描述算法的工具相比,流程图直观明了B、流程图就是全部用符号来表达算法C、目前常用的流程图符号标准由联合国制定D、用流程图描述算法比较难以看懂

考题 即席报表不支持哪种图表()A、簇状条形图B、簇状柱形图C、仪表盘图D、面积图

考题 填空题程序的局部性原理指出,绝大多数程序访问的()和()是相对簇聚的。

考题 单选题下列关于流程图的说法中,正确的是()。A 与其它描述算法的工具相比,流程图直观明了B 流程图就是全部用符号来表达算法C 目前常用的流程图符号标准由联合国制定D 用流程图描述算法比较难以看懂

考题 单选题在基于图的簇评估度量表里面,如果簇度量为proximity(Ci,C),簇权值为mi,那么它的类型是()。A 基于图的凝聚度B 基于原型的凝聚度C 基于原型的分离度D 基于图的凝聚度和分离度

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)

考题 单选题以下关于算法的叙述中错误的是(  )。A 算法可以用伪代码、流程图等多种形式来描述B 一个正确的算法必须有输入C 一个正确的算法必须有输出D 用流程图可以描述的算法可以用任何一种计算机高级语言编写成程序代码

考题 单选题关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()A K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象B K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念C K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

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

考题 单选题即席报表不支持哪种图表()A 簇状条形图B 簇状柱形图C 仪表盘图D 面积图

考题 判断题在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。A 对B 错

考题 判断题K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。A 对B 错