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相关试题
- 1.以下关于K-means算法说法正确的有哪些？（） 选项： A:K-Means算法是典型的基于距离的划分式聚类算法 B:其中的k代表类簇个数 C:Means代表类簇内数据对象的均值为类簇中心 D:Means聚类算法也叫又称为k-均值算法
- 2.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
- 3.常见的聚类算法有（）。 选项： A:分层（Hierarchical）聚类$;$两步（TwoStep）聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值（K-means）算法 B:分层（Hierarchical）聚类$;$两步（TwoStep）聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值（K-means）算法 C:分层（Hierarchical）聚类$;$两步（TwoStep）聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值（K-means）算法 D:分层（Hierarchical）聚类$;$两步（TwoStep）聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值（K-means）算法 E:分层（Hierarchical）聚类$;$两步（TwoStep）聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值（K-means）算法 F:分层（Hierarchical）聚类$;$两步（TwoStep）聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值（K-means）算法
- 4.K-均值算法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的确定。A.正确B.错误
- 5.下列关于k均值聚类算法的说法中错误的是？ 选项： A、k均值算法采用误差和准则函数，其聚类目标是使准则函数值最小 B、理论上可以证明，k均值聚类算法是收敛的 C、k均值算法的聚类结果虽然收敛但不确定 D、聚类结果受设定的聚类数k、初始聚类中心和样本的分布情况影响
- 6.数据挖掘算法中，以下哪些属于聚类算法。【多选题】 选项： A、K均值 B、K中心点 C、K近邻 D、密度聚类 E、层次聚类
- 7.下面的说法正确的有（ ）。 选项： A:在K均值聚类算法中，我们不必事先就确定聚类数目。 B:EM算法分为求取期望和期望最大化两个步骤。 C:在K均值聚类算法中，欧式距离与方差量纲相同。 D:在K均值聚类算法中，未达到迭代次数上限，迭代不会停止。
- 8.关于聚类算法，以下描述正确的是（ ）选项： A:K-均值聚类对”非球形”样本分布聚类效果不佳 B:K-Means++可有效缓解K-均值聚类中聚类数量预先设定的问题 C:DBSCAN聚类算法不需要人为设定聚类数量 D:分级聚类算法是一种迭代算法
- 9.层次凝聚式聚类（HAC）算法和K-均值（k-Means）聚类算法都是无监督学习算法，适用于没有标注类标的数据集。
- 10.常见的聚类算法有（）。 选项： A:分层（Hierarchical）聚类 B:两步（TwoStep）聚类 C:Kohonennetwork D:KNN算法 E:K平均值（K-means）算法
- 11.关于DBSCAN算法和OPTICS算法，以及K均值算法说法正确的是： 选项： A:DBSCAN不可以处理密度不同的簇，OPTIS可以。 B:K均值、DBSCAN、OPTICS都是基于密度的聚类算法 C:K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有数据。 D:K均值不能发现不是很明显分离的簇（有重叠），DBSCAN会合并有重叠的簇。
- 12.下面属于聚类算法的有（ ） 选项：A、K-Means B、均值偏移聚类算法 C、DBSCAN聚类算法 D、使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类
- 13. 下面属于聚类算法的有（ ） 选项： A、 K-Means B、 均值偏移聚类算法 C、 DBSCAN聚类算法 D、 使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类
- 14.基于密度的聚类算法 选项： A:K-Means算法 B:基于链接的层次聚类算法 C:CFSFDP聚类 D:DBSCAN
- 15. 常见的原型聚类算法包括（）。 选项： A:k均值算法 B:学习向量量化 C:高斯混合聚类 D:密度聚类
- 16.常见的原型聚类算法包括()。 选项： A:k均值算法 B:学习向量量化 C:高斯混合聚类 > D:密度聚类
- 17.在聚类分析中，以下哪个方法可以用于确定最佳聚类数量? 选项： A:轮廓系数 B:K-means算法 C:DBSCAN算法 D:层次聚类算法
- 18.在聚类分析中，以下哪个方法可以用于确定最佳聚类数量？ 选项： A:DBSCAN算法 B:K-means算法 C:层次聚类算法 D:轮廓系数
