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)
聚类生成的组称为簇,簇内任意对象之间具有较高的相似度,而簇间任意对象之间具有较高的相异度。(判断)
参考答案和解析
A
更多 “聚类生成的组称为簇,簇内任意对象之间具有较高的相似度,而簇间任意对象之间具有较高的相异度。(判断)” 相关考题
考题
下列关于聚类分析不正确的说法是:()。
A.按照相似性和相异性进行划分后,每个群组内部各对象间的相似度会很高,而不同群组对象之间的相异度很低B.数据处理阶段用作数据探索的工具,通过聚类发现数据间的深层次的关系等C.运用层次的方法,依次让最相似的数据对象两两合并,这样不断地合并,最后就形成了一棵聚类树D.直接作为模型对观察对象进行群体划分
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
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
判断题如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。A
对B
错
热门标签
最新试卷