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最近邻算法中,只能用欧氏距离来计算样本之间的距离。( )
选项:
A:对
B:错
发布时间:
2024-06-01 15:54:01
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1.
在K近邻算法中,距离度量的方法通常使用欧氏距离,但也可以使用曼哈顿距离或其他距离度量方法。
2.
K近邻(KNN)算法是依据最邻近的几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别,其中常用的距离公式包括( )选项: A:欧式距离 B:曼哈顿距离 C:切比雪夫距离 D:余弦距离
3.
K近邻(KNN)算法是依据最邻近的几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别,其中常用的距离公式包括( ) 选项: A、欧式距离 B、曼哈顿距离 C、余弦距离 D、切比雪夫距离
4.
以下计算距离的公式中,计算欧氏距离的是()。
5.
以下计算距离的公式中,计算欧氏距离的是()。
6.
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 选项: A:正确 B:错误
7.
有效距离是根据两点之间的直线距离来计算的。选项: A:对 B:错
8.
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
9.
常用于K近邻算法中的距离度量方法有()
10.
以下距离公式不能用于kmeans聚类的是() 选项: A:闵可夫斯基距离 B:欧氏距离 C:曼哈顿距离 D:汉明距离
11.
有关KNN算法,说法正确的是?A.计算距离只能采用欧氏距离B.K的选择对分类结果影响很小C.KNN算法的计算复杂度较低D.KNN算法中的K通常选择较小的值
12.
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
13.
以下关于KNN算法的优缺点描述正确的是? 选项: A、KNN算法思想简单,但是只能用来做分类,不能用于回归 B、KNN算法对数据没有假设,准确度高,对异常点不敏感 C、KNN算法的一个主要缺点是维数灾难:随着维度的增加,“看似相近”的两个点之间的距离越来越大 D、KNN算法中每个待分类的样本都要计算它到全部点的距离,再根据距离排序求得k个临近点,因此计算量较大
14.
K-最近邻分类算法的主要步骤是找到距离待分类元组最近的k个邻居。( )选项: A:对 B:错
15.
比较绝对值距离、欧氏距离、马氏距离判别函数之间的异同点。
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