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下列哪个距离度量常用于KNN算法中( )
选项:
A:切比雪夫距离
B:余弦相似度
C:欧氏距离
D:曼哈顿距离
常用
算法
曼哈顿
发布时间:
2024-06-12 20:34:49
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1.
KNN算法中的距离度量通常采用哪些方法? 选项:A、 欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离B、 余弦相似度、皮尔逊相关系数、SVMC、 逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯D、 随机森林、神经网络、聚类算法
2.
KNN算法中的距离度量方式有哪些? 选项:A、曼哈顿距离B、欧几里得距离C、余弦相似度D、以上都不是
3.
近邻距离度量的表示方法都有哪些?( )选项: A:欧氏距离 B:曼哈顿距离 C:切比雪夫距离 D:闵可夫斯基距离
4.
在聚类分析中,下面哪些方法通常用于度量两个数据之间的相似性或距离? 选项: A:欧氏距离 B:余弦相似度 C:逻辑回归 D:曼哈顿距离
5.
聚类算法中的距离计算方式包括以下哪些? 选项: A、欧式距离 B、切比雪夫距离 C、曼哈顿距离 D、全都包括
6.
KMeans算法中计算样本距离的方法不包括() 选项: A、欧式距离 B、曼哈顿距离 C、正弦相似度 D、余弦相似度
7.
下列距离中,考虑变量间的相关性的是( )。选项: A:欧氏距离 B:马氏距离 C:绝对距离 D:切比雪夫距离
8.
使用离差平方和法聚类时,计算样品间的距离必须采用()A.曼哈顿距离B.欧氏距离C.切比雪夫距离D.绝对值距离
9.
下面那些数据相似性度量适用于类别型数据?选项: A:杰卡德距离 B:曼哈顿距离 C:欧氏距离 D:汉明距离
10.
常用距离有( )。选项: A:兰氏距离 B:马氏距离 C:明氏距离 D:绝对距离 E:切比雪夫距离 F:欧氏距离
11.
常用距离有( )。选项: A:马氏距离 B:欧氏距离 C:绝对距离 D:切比雪夫距离 E:兰氏距离 F:明氏距离
12.
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
13.
以下的( )相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性。 选项: A、Jaccard相似系数 B、欧氏距离 C、闵可夫斯基距离 D、曼哈顿距离
14.
以下的( )相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性。A 选项: A:Jaccard相似系数 B:欧氏距离 C:闵可夫斯基距离 D:曼哈顿距离
15.
在聚类算法中,使用欧氏距离作为距离度量,欧氏距离越小,两个数据相似度越低(判断题) 选项: A:正确 B:错误
16.
下面那些数据相似性度量适用于类别型数据?()A.欧氏距离B.杰卡德距离C.汉明距离D.曼哈顿距离
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