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聚类性能度量大致有两类,一类是(__),另一类是(__)。
选项:
A:外部指标
B:内部指标
C:簇内相似度
D:簇间相似度
度量大
发布时间:
2024-06-19 21:07:19
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1.
聚类的基本目标是()选项: A:簇内相似度低 B:簇内相似度高 C:簇间相似度低 D:簇间相似度高
2.
聚类的基本目标是() 选项: A:簇间相似度高 B:簇内相似度高 C:簇间相似度低 D:簇内相似度低
3.
多选题: 聚类的基本目标是() 选项: A: 簇内相似度高 B: 簇间相似度高 C: 簇间相似度低 D: 簇内相似度低
4.
【多选题】聚类的基本目标是( ) 选项: A、簇内相似度低 B、簇内相似度高 C、簇间相似度低 D、簇间相似度高
5.
我们总是希望聚类结果的“簇内相似度”高,并且“簇间相似度”低。
6.
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。 选项:A、正确B、错误
7.
下列关于聚类模型的说法不正确的是 选项: A、聚类模型属于无监督学习 B、聚类模型的本质是寻找数据集内在的分布结构 C、经过聚类之后的数据集形成不同的簇,同簇的样本相似度低,簇间的样本相似度高 D、聚类模型作为独立的分析过程,通常不和其他数据分析任务结合叠加
8.
下列关于聚类模型的说法不正确的是选项: A:聚类模型属于无监督学习; B:聚类模型的本质是寻找数据集内在的分布结构; C:经过聚类之后的数据集形成不同的簇,同簇的样本相似度低,簇间的样本相似度高; D:聚类模型作为独立的分析过程,通常不和其他数据分析任务结合叠加
9.
下列关于聚类模型的说法不正确的是 选项: A、聚类模型属于无监督学习 B、聚类模型的本质是寻找数据集内在的分布结构 C、经过聚类之后的数据集形成不同的簇,同簇的样本相似度低,簇间的样本相似度高 D、聚类模型作为独立的分析过程,通常不和其他数据分析任务结合叠加
10.
对样品进行聚类时,相似性度量是;对指标进行聚类时,相似性度量是。
11.
下列关于聚类标准的说法正确的是( )。 选项: A、簇内距离和簇间聚类尽可能大 B、 簇内距离和簇间聚类尽可能小 C、 簇内距离尽量大、簇间聚类尽可能小 D、 簇内距离尽量小、簇间聚类尽可能大
12.
在聚类过程中,常需要度量样本之间的相似度,下列度量指标适用于文档数据的是( ) 选项: A:欧几里得距离 B:曼哈顿距离 C:闵可夫斯基距离 D:余弦相似度
13.
不同类型的机器学习模型,所使用的模型评价指标也有所不同。一般情况下,以下哪些指标不用于聚类模型评价 选项: A:正确率Accuracy B:簇间不相似度 C:ARI D:轮廓系数Silhouette Coefficient
14.
()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况 选项: A:同一聚类中的对象间相似度高,不同聚类中的对象间相似度高 B:同一聚类中的对象间相似度高,不同聚类中的对象间相似度低 C:同一聚类中的对象间相似度低,不同聚类中的对象间相似度低 D:同一聚类中的对象间相似度低,不同聚类中的对象间相似度高
15.
聚类是指将相似的对象组成多个类簇;
16.
系统聚类法的具体操作步骤包括()A.()度量指标(类)间的相似程度()B.()根据聚类图确定指标(类)的个数()C.()度量指标(类)间的距离()D.()绘制聚类图()E.()从每类中选择出最具有代表性的指标
17.
K-Means(聚类)算法基于距离来度量实例间的相似程度(与kNN算法一样),然后把较为相似的实例划分到同一簇。下列说法中,不正确的是: 选项: A、聚类属于有监督式学习 B、聚类属于无监督式学习 C、K-Means算法基于距离来度量实例间的相似程度,通过对无标记样本的学习来揭示蕴含于数据中的性质及规律 D、聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相似的数据划分到同一簇
18.
分类就是自动将数据象分成多个类或簇,划分的原则是在同一个簇中的数据象具有较高的相似度,而不同簇中的数据象相似度差别较大。
19.
电量指标包括两类,一类是能力指标,另一类是规范化指标 选项: A:正确 B:错误
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