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【单选题】简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( 提示:B )
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发布时间:
2024-05-23 18:47:11
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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( )
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【单选题】简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( )
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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在--个子集中,这种聚类类型称作 选项: A、层次聚类 B、划分聚类 C、非互斥聚类 D、模糊聚类
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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( ) 选项: A、层次聚类 B、划分聚类 C、划分聚类 D、模糊聚类
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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( )。 选项: A、层次聚类 B、 划分聚类 C、 非互斥聚类 D、 密度聚类
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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( )。选项: A:层次聚类; B:划分聚类; C:非互斥聚类; D:密度聚类
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【单选题】简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作( )选项: A:层次聚类; B:划分聚类; C:非互斥聚类; D:模糊聚类
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简单的将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作 。( )选项: A:层次聚类 B:划分聚类 C:密度聚类 D:模糊聚类
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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,下列哪些不属于这种聚类类型( ) 选项: A:层次聚类 B:划分聚类 C:非互斥聚类 D:模糊聚类
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仅仅是将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰好位于一个子集中,这种聚类类型被称为( )。 选项: A: 层次聚类 B: 划分聚类 C: 非互斥聚类 D: 模糊聚类
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以下关于机器学习常见算法的描述中以下关于机器学习常见算法的描述中, 哪一项说法是正确的? 选项: A:K-means算法不能够保证收敛。 B:现有一个点能被正确分类且远斋决策边界。现有一个点能被正确分类且远离决策边界。如果将该点加入到训练集则SVM的边界会受其影响 C:朴素贝叶斯是借助树状结构来刻画属性间的依赖关系。 D:聚类试图将数据集中的样本划分为若干个子集每个子集称为一个\簇 E:聚类试图将数据集中的样本划分为若干个子集每个子集称为一个簇
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【单选题】从一个基类派生出的各个类的对象之间( )。 选项: A: 共享所有数据成员,每个对象还包含基类的所有属性 B: 共享部分数据成员,每个对象还包含基类的所有属性 C: 不共享任何数据成员,但每个对象还包含基类的所有属性 D: 共享部分数据成员和函数成员
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[单选题]从一个基类派生出的各个类的对象之间 A 共享部分数据成员和函数成员 B 共享所有数据成员,每个对象还包含基类的所有属性 C 共享部分数据成员,每个对象还包含基类的所有属性 D 不共享任何数据成员,但每个对象还包含基类的所有属性
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哪个选项描述了集成学习中常用的“Bagging”方法的主要思想?( )选项: A:通过数据抽样生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 B:将数据集随机划分为多个子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 C:通过交叉验证生成多个不同的子数据集,并在每个子数据集上训练一个独立的模型 D:ABC都不正确
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无监督学习事先不知道数据集中数据、特征之间的关系,最常用的任务是(),自动的将数据集分成不同的簇。 选项: A:分类 B:聚类 C:回归 D:优化
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K 折交叉验证是指将测试数据集划分成 K 个子数据集 选项: A、对 B、错
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【单选题】k折交叉验证通常将数据集随机分为k个子集。下列关于k折交叉验证说法错误的是 A. 每次将其中一个子集作为测试集,剩下 k-1 个子集作为训练集进行训练 B. 每次将其中一个子集作为训练集,剩下 k-1 个子集作为测试集进行测试 C. 划分时有多种方法,例如对非平衡数据可以用分层采样,就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例 D. k 折交叉验证相对于留出法,其性能评价结果通常要相对更稳定一些
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K折交叉验证是指将测试数据集划分成K个子数据集。 选项: A:A:TRUE, B:B:FALSE
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k折交叉验证通常将数据集随机分为k个子集。下列关于k折交叉验证说法错误的是 选项: A、每次将其中一个子集作为测试集,剩下k-1个子集作为训练集进行训练 B、每次将其中一个子集作为训练集,剩下k-1个子集作为测试集进行测试 C、划分时有多种方法,例如对非平衡数据可以用分层采样,就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例 D、k折交叉验证相对于留出法,其性能评价结果通常要相对更稳定一些
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k折交叉验证通常将数据集随机分为k个子集。下列关于k折交叉验证说法错误的是 选项: A:每次将其中一个子集作为训练集,剩下k-1个子集作为测试集进行测试; B:划分时有多种方法,例如对非平衡数据可以用分层采样,就是在每一份子集中都保持和原始数据集相同的类别比例; C:k折交叉验证相对于留出法,其性能评价结果通常要相对更稳定一些; D:每次将其中一个子集作为测试集,剩下k-1个子集作为训练集进行训练
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从一个基类派生出的各个类的对象之间( )。选项: A:共享所有数据成员,每个对象还包含基类的所有属性; B:共享部分数据成员,每个对象还包含基类的所有属性; C:不共享任何数据成员,但每个对象还包含基类的所有属性; D:共享部分数据成员和函数成员
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