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欧氏距离可以消除变量间的相关性干扰,因此使用欧氏距离描述对象相似度时,可以不用考虑属性间的相关性。
选项:
A:正确;
B:错误
错误
相关性
发布时间:
2024-05-21 22:32:43
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1.
欧氏距离的优点是可以克服变量之间的相关性干扰,并且消除各变量量纲的影响 。
2.
欧氏距离的优点是可以克服变量之间的相关性干扰,并且消除各变量量纲的影响。选项: A:对 B:错
3.
在聚类算法中,使用欧氏距离作为距离度量,欧氏距离越小,两个数据相似度越低 选项: A:正确 B:错误
4.
在聚类算法中,使用欧氏距离作为距离度量,欧氏距离越小,两个数据相似度越低(判断题) 选项: A:正确 B:错误
5.
使用离差平方和法时,计算样品间的距离必须采用欧氏距离?(5分)正确错误参考答案( )
6.
使用离差平方和法时,计算样品间的距离必须采用欧氏距离?(5分)参考答案( )
7.
计算机比较两篇新闻的相似度时,应该使用的相似度公式是( )选项: A:相关系数; B:余弦相似度; C:欧氏距离; D:马氏距离
8.
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
9.
哪种距离既消除了各指标的量纲影响,又排除了指标间相关性的干扰
10.
明氏距离的局限性有( )。选项: A:它与各指标的量纲有关 B:它与各指标的量纲无关 C:未考虑变量间的相关性 D:考虑了变量间的相关性
11.
关于信道相关性,以下描述正确的是哪些项? 选项: A、若两个UE的距离比较接近,则上行信道相关性输高 B、两个UE距离比较远,则上行信道相关性较低 C、UE间的信道相关性较弱或者SINR较低的时候,彼此之间的干扰无法很好地消除 D、UE间的信道相关性较强或者SINR较低的时候, 彼此之间的干扰无法很好地消除
12.
兰氏距离不仅克服了明氏距离与各指标的量纲有关的缺点,而且也考虑了变量间的相关性。() 选项:A、Y、正确 B、N、错误
13.
使用离差平方和法聚类时,计算样品间的距离必须采用()A.曼哈顿距离B.欧氏距离C.切比雪夫距离D.绝对值距离
14.
在聚类分析中,当变量是离散型变量时,距离的计算可以采用哪个办法? 选项: A、欧氏距离 B、相关系数距离 C、雅克比系数 D、卡方距离
15.
兰氏距离不仅克服了明氏距离与各指标的量纲有关的缺点,而且也考虑了变量间的相关性.()
16.
以下的哪种相似性度量方法能够直接计算类别属性的相似性() 选项: A、欧氏距离 B、闵可夫斯基距离 C、Jaccard相似系数 D、曼哈顿距离
17.
以下的哪种相似性度量方法能够直接计算类别属性的相似性选项: A:欧氏距离; B:闵可夫斯基距离; C:Jaccard相似系数; D:曼哈顿距离
18.
以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性( ) 选项: A:Jaccard相似系数 B:闵可夫斯基距离 C:欧氏距离 D:曼哈顿距离
19.
以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性( )选项: A:Jaccard相似系数 B:闵可夫斯基距离 C:曼哈顿距离 D:欧氏距离
20.
以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性( ) 选项: A:欧氏距离 B:闵可夫斯基距离 C:Jaccard相似系数 D:曼哈顿距离
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