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KNN算法的基本思想是根据样本的_________,将其归类到距离最近的K个已知类别的样本所属的类别中。
发布时间:
2024-05-17 12:58:32
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1.
kNN分类器中参数k的含义是( )的数目选项: A:测试样本; B:训练样本; C:最近邻居; D:类
2.
下列选择中,关于KNN算法不正确的是? 选项: A、能找出与待测样本相近的k个样本 B、距离度量是影响KNN算法的主要因素之⼀ C、实现过程相对简单,但是可解释性不强 D、KNN的样本搜索中线性扫描效率很⾼
3.
关于K-Means与KNN的比较,K-Means是无监督学习的聚类算法,没有样本输出;而KNN是监督学习的分类算法,有对应的类别输出。(正确)
4.
对一组样本进行谱系聚类,需要以下哪些步骤①根据样本距离进行谱系聚类②将距离向量转为距离矩阵③计算样本之间的距离④绘制谱系聚类图,观察⑤根据分类数进行谱系聚类,得到样本所属类别⑥对样本进行分类,并设定k个聚类点⑦观察数据是否需要标准化。⑧计算相干系数,分析聚类结果
5.
在使用KNN算法对未知样本进行分类时,已知类别中各类别包含的样本数量最好差不多,否则会影响结果的准确性。选项: A:对 B:错
6.
K-means算法中第二个循环做了什么( )。 选项: A:聚类中心的移动 B:计算聚类中心和聚类中心间的距离 C:计算样本与样本间的距离 D:计算所有样本到各个聚类中心的距离,并判断归属
7.
K最近邻(KNN)分类器的基本算法步骤包括选项: A:算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离 B:找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻 C:做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类
8.
K-Means聚类算法流程包括以下哪些步骤( )选项: A:从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心; B:分别计算每个样本到各个聚类中心的距离,将对象分配到距离最近的聚类中; C:所有对象分配完成后,重新计算K个聚类的中心; D:当质心不发生变化时停止并输出聚类结果
9.
最大最小距离聚类法的基本思想是在样本集中以( )原则选取新的聚类中心,以()原则进行样本归类。 选项: A:最大距离,最小距离 B:最小距离,最大距离 C:最大距离,平均距离 D:最小距离,平均距离
10.
下列选项中,关于KNN算法说法不正确是:( )。 A: 能找出与待预测样本相近的K个样本 B: 默认使用欧氏距离度量 C: 实现过程相对简单,但是可解释性不强 D: 效率很高
11.
下列选项中,关于KNN算法说法不正确是:( )。 选项: A、能找出与待预测样本相近的K个样本 B、默认使用欧氏距离度量 C、实现过程相对简单,但是可解释性不强 D、效率很高
12.
下列选项中,关于KNN算法说法不正确是: ( ) 选项: A:实现过程相对简单,但是可解释性不强 B:效率很高 C:能找出与待预测样本相近的K个样本 D:默认使用欧氏距离度量
13.
下列选项中,关于KNN算法说法不正确是( ) 选项: A:能找出与待预测样本相近的K个样本 B:默认使⽤欧⽒距离度量 C:实现过程相对简单,但是可解释性不强 D:效率很⾼
14.
下列选项中,关于KNN算法说法不正确是:( ) 选项: A:默认使用欧氏距离度量 B:实现过程相对简单,但是可解释性不强 C:能找出与待预测样本相近的K个样本 D:效率很高
15.
(单选)下列选项中,关于KNN算法说法不正确是:( )。 选项: A、默认使用欧氏距离度量 B、实现过程相对简单,但是可解释性不强 C、效率很高 D、能找出与待预测样本相近的K个样本
16.
下列选项中,关于KNN算法说法不正确是: 选项: A:能找出与待测样本相近的K个样本 B:sklearn中的KNeighborsClassifier默认使用欧氏距离度量 C:实现过程相对简单,但是可解释性不强 D:效率很高
17.
k邻近(k-NN)分类器中参数k的含义是( )的数目。选项: A:测试样本 ; B:训练样本 ; C:最近邻居 ; D:类
18.
k近邻算法是指k个最近的邻居及每个样本都可以与他最近的( )来代表( )选项: A:数值 B:参数 C:近邻 D:K个邻居
19.
下列选项中,关于KNN算法说法不正确是:()。A.能找出与待预测样本相近的K个样本B.默认使用欧氏距离度量C.实现过程相对简单,但是可解释性不强D.效率很高
20.
下列不属于k均值算法(kmeans)步骤的是 选项: A、计算新的均值向量 B、多次随机选择k个数据作为均值向量 C、计算个样本与均值向量之间的距离,并根据距离将样本划入相应的簇 D、随机选择k个样本作为初始均值向量
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