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如果⼀个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。( )
选项:
A:对
B:错
对象
离群
不强
发布时间:
2024-05-10 18:01:27
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1.
如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。( )选项: A:对 B:错
2.
如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。( )
3.
将含有多个对象的数据集划分成若干个簇,使每个数据对象都属于且只属于一个簇,同时聚类簇的总数目小于数据对象的总数目,这种聚类类型称作 选项: A、基于层次的聚类 B、基于网格的聚类 C、基于划分的聚类 D、基于密度的聚类
4.
K-means算法能够解决有离群点的聚类问题。( ) 选项: A:对 B:错
5.
关于DBSCAN聚类,下列选项中,( )是正确的。选项: A:DBSCAN聚类使用曼哈顿距离度量 B:DBSCAN聚类可以自动确定簇的数量 C:参数ɛ(epsilon)指簇内实例数的最小值 D:DBSCAN聚类可能会产生离群点 E:DBSCAN聚类属于监督学习
6.
以下使用标准统计分布且采用不和谐检验的分析方法是( )。选项: A:基于统计的离群点分析 B:基于距离的离群点分析 C:基于密度的离群点分析 D:基于聚类的离群点分析
7.
【多选题】关于 DBSCAN 聚类,下列 选项中, ()是正确的。A. DBSCAN聚类使用曼哈顿距离度量B. DBSCAN聚类可以自动确定簇的数量C. 参数 ɛ ( epsilon )指簇内实例数的最小值D. DBSCAN聚类可能 会 产生 离群点E. DBSCAN聚类 属于 监督 学习
8.
检测一元正态分布中的离群点,属于异常检测中的基于( )的离群点检测。选项: A:统计方法 B:邻近度 C:密度 D:聚类技术
9.
下面哪些聚类方法易于发现特殊形状的簇? 选项: A:基于密度的聚类方法 B:k均值聚类 C:基于网格的聚类 D:层次聚类
10.
检测一元正态分布中的离群点,属于异常检测中的基于什么方法的离群点检测。 选项: A、统计方法 B、邻近度 C、密度 D、聚类
11.
以下关于聚类说法正确的是() 选项: A、K-Means聚类执行速度比K-中心点聚类快 B、K-Means聚类比K-中心点聚类更易受初始类簇中心点选择的影响 C、K-Means聚类需要事先给出类簇个数,而K-中心点聚类不需要事先提供类簇个数 D、K-Means聚类对噪声数据比K-中心点聚类更敏感
12.
DBSCAN聚类算法中,噪声点是指 选项: A:若从某核心点p出发,点q和点k都是密度可达的,则称点q和点k使密度相连的 B:属于某一个类的非核心点,不能发展下线了 C:不属于任何一个类簇的点,从任何一个核心点出发都是密度不可达的(所以DBSCAN聚类算法常用于异常值或者离群点得检测) D:若某点p在点q的r邻域内,且q是核心点,则p-q密度可达
13.
下面关于密度聚类说法正确的是( )。 选项: A: 密度聚类将簇定义为密度相连的点的最大集合 B: DBSCAN算法是一种密度聚类算法 C: DBSCAN能很好发现离群点 D: DBSCAN针对样本集密度不均匀,聚类间距相差很大时,聚类效果很好
14.
对象是类的一个实例,一个类只能有一个对象。选项: A:对 B:错
15.
对象是类的一个实例,一个类只能有一个对象。 选项: A、对 B、错
16.
从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。(错)40. DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。(对)73、Hadoop 支持数据的随机读写。( )选项: A:对 B:错
17.
对象是类的一个实例,一个类只能有一个对象。 A: 对 B: 错
18.
在DBSCAN中,对噪声点处理正确的是() 选项: A、划分到最近的簇 B、每个噪点单独形成一个簇 C、所有的噪点合并为一个簇 D、噪点不属于任何簇直接无视
19.
下面哪些聚类方法易于发现具有球形形状的簇,难以发现椭圆形或者凹形形状的簇?选项: A:k均值聚类; B:层次聚类; C:DBSCAN; D:基于密度的聚类方法
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