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在文本聚类中，欧氏距离是比较适合的。

参考答案和解析
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考题 层次聚类适合规模较()的数据集 A、大B、中C、小D、所有
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考题 聚类的主要方法不包括() A.划分聚类B.层次聚类C.密度聚类D.距离聚类
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考题 所谓聚类方法,是采用模式识别中的聚类思想,以类内保持最大相似性以及()保持最大距离为目标,通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。
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考题 所谓聚类方法,是采用模式识别中的聚类思想,以类内保持最大相似性以及类间保持最 大距离为目标,通过()获得最佳的图像分割阈值。
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考题 在k-means或kNN，我们常用欧氏距离来计算最近的邻居之间的距离，有时也用曼哈顿距离，请对比下这两种距离的差别
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考题 R型聚类统计量有( )。A．同号率B．绝对距离C．欧氏距离D．切比雪夫距离
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考题 欧氏距离测度适用于广播系统中发射点和蜂窝小区中基站位置的选择()
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考题 ()比较适合描述数据在平面或空间中的分布,可以用来帮助分析数据之间的关联,或者观察聚类算法的选择和参数设置对聚类效果的影响。 A.饼状图B.柱状图C.折线图D.散点图
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考题 聚类的最简单最基本方法是()。 A.距离聚类B.层次聚类C.密度聚类D.划分聚类
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考题 BFR聚类用于在()欧氏空间中对数据进行聚类。 A.高维B.低维C.中高维D.中维
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考题 度量距离中,表示各个坐标距离最大值的是()。 A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.切比雪夫距离
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考题 连续型属性的数据样本之间的距离有欧氏距离、曼哈顿距离和（）
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考题 若数据量较大，下面哪种方式比较适合（）A、系统聚类B、快速聚类（k-means）C、A和B都可以D、A和B都不可以
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考题 比较绝对值距离、马氏距离、欧氏距离判别函数之间的异同点。
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考题 基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异？（）A、机器学习系统节省人力，更自动化B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法D、机器学习可以从海量的数据中获取经验，而不受限于具体维度
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考题 以下哪个聚类分析的方法是利用统计学定义的距离进行度量（）A、层次聚类法B、快速聚类法（K-Mans）C、基于密度的聚类法D、基于网格的聚类法
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考题 开始将N个样品各自作为一类，将规定样品之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离，重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至所有的样品合并为一类，此种聚类方法是（）A、K－meansB、SOM聚类C、系统聚类D、有序聚类
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考题 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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考题 什么是文本聚类？它和文本分类有何区别于联系？
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考题 绝对距离和欧氏距离使用时需要注意哪些问题？
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考题 在Word 2003文档中，“段落缩进”是指（）A、两个段落之间的距离B、文本与页眉之间的距离C、文本与页边界之间的距离D、文本与页边距之间的距离
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考题 单选题若数据量较大，下面哪种方式比较适合（）A 系统聚类B 快速聚类（k-means）C A和B都可以D A和B都不可以
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考题 问答题比较绝对值距离、马氏距离、欧氏距离判别函数之间的异同点。
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考题 多选题对样本进行聚类，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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考题 填空题所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保持最大相似性以及类间保持最 大距离为目标，通过（）获得最佳的图像分割阈值。
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考题 填空题所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以（）保持最大相似性以及类 间保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。
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考题 单选题Ex10_1数据库中是纽约证券交易市场五支股票的星期收益率，共100周的数据。五支股票分别为AlliedChemical，DuPont，UnionCarbide，Exxon，Texaco.为了描述的方便，我们将五支股票分别定义为变量X1，X2，X3，X4，X5，主成分用Yi表示，因子用Fj表示。对五个变量进行聚类，数据经Z分数法标准化，采用最短距离聚类法，欧氏距离平方测度距离，在距离为182.2处可聚为（）A 1B 2C 3D 4
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考题 问答题绝对距离和欧氏距离使用时需要注意哪些问题？
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