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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
距离
欧式
曼哈顿
发布时间:
2024-05-06 19:22:22
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相关试题
1.
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
2.
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
3.
对无序属性可采用? 选项: A:闵可夫斯基距离 B:VDM C:欧式距离 D:曼哈顿距离
4.
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。
5.
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
6.
【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
7.
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
8.
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
9.
【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
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.
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
12.
以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性 选项: A:欧式距离 B:闵可夫斯基距离 C:Jaccard相似系数 D:曼哈顿距离
13.
闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式A.对B.错
14.
闵可夫斯基距离不能表达曼哈顿距离的形式。()A.正确B.错误
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.
以下哪种技术不是人脸匹配中使用的度量算法?( ) 选项:A、欧式距离 B、曼哈顿距离 C、马氏距离 D、记忆网络
17.
切比雪夫距离、曼哈顿距离与欧式距离分别对应闵可夫斯基距离中q为几的情形( )选项: A:q=1,q=2,q=∞ B:q=2,q=1,q=∞ C:q=∞,q=1,q=2 D:q=∞,q=2,q=1
18.
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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