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- 1.以下关于聚类描述错误的是（）。选项： A:聚类是无监督学习 B:聚类是将数据集中的实例聚集到某个预先已知的类别中 C:聚类是对相似实例进行归类的一种操作 D:簇是聚类对数据集进行相似分组后产生的结果
- 2.以下关于聚类描述错误的是()。 选项： A、聚类是对相似实例进行归类的一种操作 B、簇是聚类对数据集进行相似分组后产生的结果 C、聚类是无监督学习 D、聚类是将数据集中的实例聚集到某个预先已知的类别中
- 3.以下关于聚类描述错误的是( )。A．聚类是对相似实例进行归类的一种操作B．簇是聚类对数据集进行相似分组后产生的结果C．聚类是无监督学习D．聚类是将数据集中的实例聚集到某个预先已知的类别中
- 4.以下关于聚类描述错误的是( )。A.聚类是对相似实例进行归类的一种操作B.簇是聚类对数据集进行相似分组后产生的结果C.聚类是无监督学习D.聚类是将数据集中的实例聚集到某个预先已知的类别中
- 5.下列关于聚类的说法错误的是？ 选项： A:聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cluster)的过程 B:聚类是一种有监督的学习 C:聚类是一种无指导学习，它不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例 D:聚类与分类不同，聚类要划分的类是未知的，分类则可按已知规则进行
- 6.20.关于聚类描述不正确的是（ ）。 A: 聚类是一种无监督机器学习方式 B: 聚类的类别是已知的 C: 聚类的簇内关联越密切说明聚类方法越好 D: 聚类和分类区别在于数据是否标注
- 7.20.关于聚类描述不正确的是（ ）。 选项： A、聚类是一种无监督机器学习方式 B、聚类的类别是已知的 C、聚类的簇内关联越密切说明聚类方法越好 D、聚类和分类区别在于数据是否标注
- 8.数据聚类具有以下哪些特点？选项： A:聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别; B:聚类的依据是“样本间的相似程度”; C:聚类结果是“无遗漏”、“无重复”的; D:数据聚类是典型的有监督学习
- 9.K-Means（聚类）算法基于距离来度量实例间的相似程度（与kNN算法一样），然后把较为相似的实例划分到同一簇。下列说法中，不正确的是： 选项： A、聚类属于有监督式学习 B、聚类属于无监督式学习 C、K-Means算法基于距离来度量实例间的相似程度，通过对无标记样本的学习来揭示蕴含于数据中的性质及规律 D、聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相似的数据划分到同一簇
- 10.下列关于聚类模型的说法不正确的是 选项： A、聚类模型属于无监督学习 B、聚类模型的本质是寻找数据集内在的分布结构 C、经过聚类之后的数据集形成不同的簇，同簇的样本相似度低，簇间的样本相似度高 D、聚类模型作为独立的分析过程，通常不和其他数据分析任务结合叠加
- 11.下列关于分类与聚类的描述中,哪一项是错误的?( )A.分类是根据有标注数据集来训练模型,属于有监督学习B.聚类是根据无标注数据集来训练模型,属于无监督学习C.聚类根据数据自身的分布特性或结构自动聚集成簇,形成类别概念D.给定无标注数据集 ,聚类算法需将数据集 划分成若干个可重叠的簇
- 12.以下关于机器学习任务聚类的描述，错误的是（） 选项： A:聚类是通过分析、将输入数据划分成若干个类簇的机器学习任务 B:同一类簇的数据之间具有内在关系 C:聚类的类簇是通过分析得到的 D:聚类需要通过训练数据预先训练模型
- 13.以下哪种说法是错误的。（） 选项： A:聚类的部分步骤与分类相似，但度量维度的不 同会导致结果不同； B:由于聚类是无监督学习，对聚类的结果没有严格意义的好坏之分 C:应通过与理頰相似矩阵比较，看分类效果 D:对样本数据进行预处理时，对数据进行标准化 会影响聚类结果
- 14.以下哪种说法是错误的。（ ） 选项： A:聚类的部分步骤与分类相似，但度量维度的不同会导致结果不同； B:由于聚类是无监督学习，对聚类的结果没有严格意义的好坏之 分 C:应通过与理想相似矩阵比较，看分类效果 D:对样本数据进行预处理时，对数据进行标准化会影响聚类结果
- 15.使用DBSCAN聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将epsilon参数设置为0.2，minPoints参数设置为5，忽略class属性，下列选项中，（ ）是错误。选项： A:未正确聚类的实例占比32% B:只有两个簇 C:有两个实例未能聚类 D:其中有一个簇有98个实例
- 16.以下描述中关于聚类算法的描述错误的是（） 选项： A:聚类本身是一种无监督学习的算法 B:聚类的结果并不总是有实际的使用意义 C:在聚类之前一般不需要进行数据清洗 D:不同的应用场景下，应注意选择合适的聚类方法
- 17.下列关于聚类和分类相关内容描述错误的是 选项： A: 分类要求划分的类别是已知的 B: 聚类的结果是确定的 C: 分类是有监督的学习 D: 聚类是无监督的学习
- 18.关于DBSCAN聚类，下列选项中，（ ）是正确的。选项： A:DBSCAN聚类属于监督学习 B:DBSCAN聚类可能会产生离群点 C:DBSCAN聚类使用曼哈顿距离度量 D:DBSCAN聚类可以自动确定簇的数量 E:参数ɛ（epsilon）指簇内实例数的最小值
- 19.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
- 20.使用 DBSCAN 聚类器对鸢尾花数据集( iris .arff)进行聚类,将 epsilon 参数设置为 0.2 , minPoints 参数设置 为 5,忽略 class 属性,下列 选项中, ( )是错误。A.只有 两个簇B.有两个 实例未能聚类C.未正确聚类的实例占比 32%D.其中有一个 簇有 98个 实例
- 21.关于聚类的描述正确的是（）。 选项： A:A、聚类是一种非监督式学习 B:B、聚类是一种监督式学习 C:C、使用的数据不需要包含类别卷标 D:D、使用的数据需要包含类别卷标
- 22.下列关于分类和聚类哪个描述是正确的？（） 选项： A:分类和聚类都是有监督学习 B:分类和聚类都是无监督学习 C:分类是有监督学习，聚类是无监督学习 D:分类是无监督学习，聚类是有监督学习
