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- 1.KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关 于KNN算法的描述，以下哪些是正确的?--多选题 选项： A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法
- 2.多选题]KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关 于KNN算法的描述，以下哪些是正确的? 选项： A:KNN称为K近邻算法 B:KNN称为K均值算法 C:属于分类算法 D:属于聚类算法 单题画像
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3.KNN是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一关于KNN算法的描述，以下哪些是正确的是? 选项： A:
KNN称为K近邻算法
B:KNN称为K均值算法
C:属于分类算法
D:属于聚类算法
- 4.KNN算法中，K的取值对最终分类效果没有影响。
- 5.下列关于KNN算法描述正确的是 选项： A:KNN分类的结果与K值无关 B:KNN分类的结果随着K值的增大而更加准确 C:KNN分类的结果随着K值的增大而更加不准确 D:KNN算法需要事先确定K值
- 6.(多选题)多选题：关于KNN算法说法正确的是 选项： A:数据需要划分训练集和测试集 B:KNN中的K取值应为奇数 C:KNN中的K取值尽量偏大，但不能超出数据数目的1/5 D:KNN算法加距离权重目的是让远的邻居影响因子更大。
- 7.应用机器学习kNN算法，训练数据集需要具备（）条件选项： A:已知分类数量 B:已知分类 C:已知分类标签 D:其余选项都对
- 8.关于KNN与k-means算法,描述正确的是( ) 选项： A、KNN是分类算法,k-means是聚类算法 B、 它们都属于有监督学习算法 C、 都是在数据集中找离它最近的点 D、 都有明显的前期训练过程
- 9.关于KNN与K-means算法描述正确的是()。 选项： A、KNN是分类算法,K-Means是聚类算法 B、它们都是监督学习 C、都是在数据集中找离它最近的点 D、都有明显的前期训练过程
- 10.关于KNN与K-means算法描述正确的是（ ）。选项： A:KNN是分类算法,K-Means是聚类算法 B:它们都是监督学习 C:都是在数据集中找离它最近的点 D:都有明显的前期训练过程
- 11.下列说法正确的是: 选项： A:K-Means是非监督学习:也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means 中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居D.K-Means与KNN都属于分类算法
- 12.下列说法错误的是: 选项： A:K-Means是非监督学习:也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN 中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于聚类算法
- 13.下列说法正确的是： 选项： A:K-Mcans 是非监督学习：也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN 是有监督学习：需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K 值的含义不同。K-Means 中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于分类算法
- 14.影响KNN算法效果的主要因素包括( )。A．K的值B．距离度量方式C．决策规则D．最邻近数据的距离
- 15.影响KNN算法效果的主要因素包括（）。A.K的值B.距离度量方式C.决策规则D.最邻近数据的距离
- 16.有关KNN算法，说法正确的是？ 选项： A、K的选择对分类结果影响很小 B、计算距离只能采用欧氏距离 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
- 17.有关KNN算法，说法正确的是？ 选项： A、K的选择对分类结果影响很小 B、计算距离只能采用欧氏距离 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
- 18.KNN与K-means区别在于：KNN是分类算法、监督学习，K-means是聚类算法、无监督学习。 选项：A、正确B、错误
- 19.kNN最近邻算法在什么情况下效果较好()
- 20.【单选题】关于KNN与K-means算法描述正确的是()。A. KNN是分类算法,K-Means是聚类算法B. 它们都是监督学习C. 都是在数据集中找离它最近的点D. 都有明显的前期训练过程
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- 22.下列说法正确的是： 选项： A:K-Means是非监督学习：也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习：需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:都属于分类算法
