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- 1.k-means算法的缺点有（ ）。 选项： A:k-means算法对初始中心点的选择比较敏感 B:k-means算法对参数k是比较敏感的 C:k-means算法以簇内对象的平均值作为簇中心来计算簇内误差，在连续属性的数据集上很容易实现，但在具有离散属性的数据集上却不能适用 D:k-means算法对噪声和离群点非常敏感
- 2.下列哪些属于聚类算法（ ）选项： A:K-means B:KNN C:DBSCAN D:K-中心点
- 3.k-means算法对于噪声和离群点数据不敏感
- 4.聚类算法只有k-means算法和DBSCAN算法 选项： A:正确 B:错误
- 5.下面关于K-means聚类算法的哪个说法是正确的？ 选项： A:K-means算法是一种层次聚类算法。 B:K-means算法是一种基于密度的聚类算法。 C:K-means算法的目标是最小化组内的方差。 D:K-means算法对初始聚类中心的选择不敏感。
- 6.下列哪项不属于聚类分析的算法() 选项：K-Means|K-中心点|系统聚类|Apriori算法
- 7.关于DBSCAN算法，以下说法正确的是( )。 选项： A:DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法 B:DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法 C:DBSCAN算法将点分成核心点、边界点和噪音点三类 D:DBSCAN算法需要在指定簇的个数
- 8.关于DBSCAN算法,以下说法正确的是( )。 选项： A:DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法 B:DBSCAN算法将点分成核心点、边界点和噪音点三类 C:DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法 D:DBSCAN算法需要在指定簇的个数
- 9.在聚类分析中，以下哪个方法可以用于确定最佳聚类数量? 选项： A:轮廓系数 B:K-means算法 C:DBSCAN算法 D:层次聚类算法
- 10.在聚类分析中，以下哪个方法可以用于确定最佳聚类数量？ 选项： A:DBSCAN算法 B:K-means算法 C:层次聚类算法 D:轮廓系数
- 11.下列哪项不属于聚类分析的算法() 选项：A、K-Means B、K-中心点 C、系统聚类 D、Apriori算法
- 12.下列哪项不属于聚类分析的算法() 选项： A、K-Means B、K-中心点 C、系统聚类 D、Apriori算法
- 13.关于DBSCAN算法，以下说法正确的是：选项： A:在DBSCAN算法中，将点分类核心点、边界点和噪音点三类; B:DBSCAN算法，需要指定聚类后簇的个数; C:DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法; D:DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法
- 14.关于K-均值和DBSCAN算法的比较,以下说法不正确的是( ) 选项： A、K-均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。 B、K-均值聚类的数目是事先给定的,而DBSCAN在聚类完成前不知道具体的聚类数目。 C、K-均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不 同形状的簇。 D、K-均值与DBSCAN都是无监督学习算法。
- 15.关于DBSCAN算法，以下说法不正确的是（） 选项： A:在DBSCAN算法中，将点分类核心点、边界点和噪音点三类 B:DBSCAN算法，需要指定聚类后簇的个数 C:DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法 D:DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法
- 16.关于DBSCAN算法，以下说法正确的是：选项： A:在DBSCAN算法中，将点分类核心点、边界点和噪音点三类; B:DBSCAN算法，需要指定聚类后簇的个数; C:DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法; D:DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法
- 17.一趟聚类算法与K-Means算法类似,对数据样本的顺序不敏感。A.正确B.错误
- 18.K-means聚类算法是聚类分析典型算法，请简述K-means聚类算法的思路。
- 19.【多选题】关于DBSCAN算法，以下说法正确的是：A. 在DBSCAN算法中，将点分类核心点、边界点和噪音点三类B. DBSCAN 算法，需要指定聚类后簇的个数C. DBSCAN 算法是一种基于划分的聚类算法D. DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法
- 20.下列聚类算法哪种属于基于划分的聚类？选项： A:CURE算法; B:DBSCAN算法; C:神经网络算法; D:k-均值算法
- 21.哪些数据挖掘算法对噪声敏感，哪些不敏感？
- 22.K－means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。（)
- 23.大数据计算中，以下哪些技术可以用于数据聚类？ 选项： A: Kmeans 算法 B: DBSCAN 算法 C: 层次聚类算法 D: SVM 算法
- 24.下面属于聚类算法的有（ ） 选项：A、K-Means B、均值偏移聚类算法 C、DBSCAN聚类算法 D、使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类
- 25.下列哪个选项不是DBSCAN算法的缺点？ 选项： A、能够识别出噪声点 B、不能很好反映高维数据 C、对用户定义的密度(ε,MinPts)参数是敏感的 D、如果样本集的密度不均匀、簇间距离相差很大时，聚类质量较差
