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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
算法
距离
度量
发布时间:
2024-06-17 23:34:11
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1.
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
2.
计算距离是KNN算法的关键之一,KNeighborsClassifier类中默认采用()方式度量距离 选项:A、绝对值距离(曼哈顿距离)B、欧式距离C、切比雪夫距离D、闵可夫斯基距离
3.
KNN算法中的距离度量方式有哪些? 选项:A、曼哈顿距离B、欧几里得距离C、余弦相似度D、以上都不是
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
KNN算法的优缺点( )。 选项: A:KNN算法是最简单有效的分类算法,且容易实现 B:KNN对于随机分布的数据集分类效果较差,对于类内间距小,类间间距大的数据集分类效果好,而且对于边界不规则的数据效果较好。 C:KNN对于样本不均衡的数据效果不好,需要进行改进 D:K值的选取非常重要
9.
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
10.
下列选择中,关于KNN算法不正确的是? 选项: A、能找出与待测样本相近的k个样本 B、距离度量是影响KNN算法的主要因素之⼀ C、实现过程相对简单,但是可解释性不强 D、KNN的样本搜索中线性扫描效率很⾼
11.
KNN算法中的距离度量通常采用哪些方法? 选项:A、 欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离B、 余弦相似度、皮尔逊相关系数、SVMC、 逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯D、 随机森林、神经网络、聚类算法
12.
机器学习kNN算法模型的相似度计算依赖于输入特征的距离值。knn()函数在调用前不需标准化数据。选项: A:对 B:错
13.
下面那些数据相似性度量适用于类别型数据?()A.欧氏距离B.杰卡德距离C.汉明距离D.曼哈顿距离
14.
下面那些数据相似性度量适用于类别型数据?A.欧氏距离B.杰卡德距离C.汉明距离D.曼哈顿距离
15.
图像像素间的相似性度量常采用的距离度量有A.绝对距离B.欧氏距离C.光谱距离D.马氏距离
16.
(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。
17.
KNN算法是K邻近算法
18.
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
19.
在基本K均值算法里,当邻近度函数采用( A )的时候,质心是簇中各点到中心的距离的均值A.曼哈顿距离B.欧式距离C.余弦距离D.Bregman散度
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