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目的是将数据对象划分为多个类或簇,在同一个簇中的对象之间具有高的相似度,而不同簇中的对象差别较大指的是( )
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发布时间:
2024-04-19 15:38:49
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1.
目的是将数据对象划分为多个类或簇,在同一个簇中的对象之间具有高的相似度,而不同簇中的对象差别较大指的是()。 A: 描述 B: 关联分析 C: 聚类分析
2.
目的是将数据对象划分为多个类或簇,在同一个簇中的对象之间具有高的相似度,而不同簇中的对象差别较大指的是() A: A描述 B: B关联分析 C: C聚类分析
3.
目的是将数据对象划分为多个类或簇,在同一个簇中的对象之间具有高的相似度,而不同簇中的对象差别较大指的是() 选项: A、A描述 B、B关联分析 C、C聚类分析
4.
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。
5.
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。
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。
7.
聚类生成的组成为簇,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
8.
主成分分析是根据数据对象的属性信息或数据对象之间的关系,将其划分为多个类,划分的原则是同一个类中的数据对象之间具有较高的相似度,而不同类中的数据对象差别较大。()选项: A:正确; B:错误
9.
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
10.
聚类的基本目标是( )。 选项: A、簇间相似度高 B、簇内相似度低 C、簇内相似度高 D、簇间相似度低
11.
【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
12.
将含有多个对象的数据集划分成若干个簇,使每个数据对象都属于且只属于一个簇,同时聚类簇的总数目小于数据对象的总数目,这种聚类类型称作 选项: A、基于层次的聚类 B、基于网格的聚类 C、基于划分的聚类 D、基于密度的聚类
13.
k-Means聚类方法,根据离簇中心距离的远近,将每个对象分配至不同的簇;若更新之后的簇中心与原簇中心不发生变化,则停止迭代
14.
聚类分析法中,聚类划分的原则是( )· 选项: A: 同一类中的数据对象具有较高的差异性· B: 同一类中的数据对象具有较高的相似性· C: 不同类中的数据对象差别较小 D: 不同类中的数据对象差别较大·
15.
全链,将簇的邻近度定义为( )。选项: A:不同簇的两个最近的点之间的邻近度; B:不同簇中两个最远的点之间的邻近度; C:不同簇的所有点对邻近度的平均值; D:不同簇的所有点对邻近度的和
16.
组平均,将簇的邻近度定义为( )。选项: A:不同簇的两个最近的点之间的邻近度; B:不同簇中两个最远的点之间的邻近度; C:不同簇的所有点对邻近度的平均值; D:不同簇的所有点对邻近度的和
17.
【填空题】关于 K均值和 DBSCAN的比较 , 以下说法不正确的是( )。 均值丢弃被它识别为噪声的对象 , 而 DBSCAN一般聚类所有对象。 均值使用簇的基于原型的概念 , 而 DBSCAN使用基于密度的概念。 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇 ,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。 均值可以发现不是明显分离的簇 , 即便簇有重叠也可以发现 , 但是 DBSCAN会合并有重叠 的簇
18.
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是( )。 选项: A:K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。 B:K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。 C: K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。 D:K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇。
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