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机器学习中,基于样本分类的距离是( )。
选项:
A:马氏距离
B:欧式距离
C:曼哈顿距离
D:闵可夫斯基距离
距离
欧式
曼哈顿
发布时间:
2024-05-06 19:22:22
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1.
机器学习中,基于样本分布的距离是() 选项:A:马氏距离B:欧式距离C:曼哈顿距离D:闵可夫斯基距离
2.
机器学习中,基于样本分布的距离是()。 A.马氏距离 B.欧式距离 C.曼哈顿距离 D.闵可夫斯基距离
3.
闵可夫斯基距离是一组距离的定义,下列距离中属于闵可夫斯基距离的有( )。 选项: A、切比雪夫距离 B、马氏距离 C、欧式距离 D、曼哈顿距离
4.
计算距离是KNN算法的关键之一,KNeighborsClassifier类中默认采用()方式度量距离 选项:A、绝对值距离(曼哈顿距离)B、欧式距离C、切比雪夫距离D、闵可夫斯基距离
5.
闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式()
6.
聚类过程中需要计算样本之间的( ),即样本之间距离的( )。常用的距离度量方式有:闵可夫斯基距离、余弦相似度、马氏距离、汉明距离等。
7.
闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式
8.
【单选题】常用的聚类距离计算采用()。 选项: A、余弦距离 B、闵可夫斯基 C、马氏距离 D、流形距离
9.
单选题、常用的聚类距离计算采用()。选项、 选项: A:余弦距离 B:闵可夫斯基 C:马氏距离 D:流形距离
10.
闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式 选项: A、对 B、错
11.
【单选题】 (10分) 常用的聚类距离计算采用()。 选项: A:马氏距离 B:闵可夫斯基 C:流形距离 D:余弦距离
12.
闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式 选项: A:正确 B:错误
13.
9、闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式 选项:A:对|B:错
14.
以下哪些不是聚类中用于衡量度量距离的指标 ( )。选项: A:汉明距离; B:马氏距离; C:曼哈顿距离 ; D:欧式距离
15.
聚类分析中常用的距离有() 选项: A、闵可夫斯基(Minkowsk.i)距离 B、兰氏(Lance和Williams)距离 C、马哈拉诺比斯(Mahalanobis)距离 D、欧氏距离
16.
以下距离度量方法中,要对样本点的各个属性进行标准化的是:选项: A:马氏距离; B:欧氏距离; C:曼哈顿距离; D:夹角余弦
17.
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
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