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在无监督学习中,我们通常使用K-均值聚类算法对数据进行聚类。
选项:
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-06-02 19:21:03
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1.
层次凝聚式聚类(HAC)算法和K-均值(k-Means)聚类算法都是无监督学习算法,必须在已标注类标的数据集上才能工作。选项: A:正确; B:错误
2.
适合对大样本数据进行聚类分析的方法是 选项:A、系统聚类 B、K-均值聚类 C、条件聚类 D、K-中心聚类
3.
适合对大样本数据进行聚类分析的方法是 选项: A、系统聚类 B、K-中心聚类 C、K-均值聚类 D、条件聚类
4.
适合对大样本数据进行聚类分析的方法是选项: A:系统聚类; B:K-中心聚类; C:K-均值聚类; D:条件聚类
5.
下列聚类算法中,( )假定数据样本可能带有类别标记。选项: A:K-均值; B:学习向量量化; C:高斯混合聚类; D:密度聚类
6.
下列哪一项是无监督学习算法? 选项: A: 逻辑回归 B: K-均值聚类 C: 线性回归 D: 感知机算法
7.
下列哪个是监督学习?A、K-近邻算法B、支持向量机C、决策树D、K-均值聚类
8.
在聚类分析中,根据变量对样品进行分类称为() 选项: A、Q型聚类 B、R型聚类 C、系统聚类 D、K-均值聚类
9.
关于K-均值和DBSCAN算法的比较,以下说法不正确的是( ) 选项: A、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。 B、K-均值聚类的数目是事先给定的,而DBSCAN在聚类完成前不知道具体的聚类数目。 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-均值与DBSCAN都是无监督学习算法。
10.
K均值聚类算法,属于监督学习。A.正确B.错误
11.
模糊k-均值聚类算法的聚类中心应满足使得准则函数取得极值的条件。 选项: A:正确; B:错误
12.
在有监督学习中, 我们如何使用聚类方法? ( )选项: A:我们可以先创建聚类类别, 然后在每个类别上用监督学习分别进行学习 B:我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习 C:在进行监督学习之前, 我们不能新建聚类类别 D:我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习
13.
K均值聚类算法,属于( ) 选项: A、监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
14.
k-均值算法是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。A.正确B.错误
15.
聚类属于无监督学习,其样本数据无需标注信息,因此有标注信息对聚类算法无帮助。( )A.正确B.错误
16.
既可以对样品聚类也可以对变量聚类的方法是 选项: A、系统聚类 B、K-中心聚类 C、K-均值聚类 D、条件聚类
17.
K-均值法只能用于对样品的聚类,而不能用于对变量的聚类。 选项: A:正确 B:错误
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