题目
A.在聚类分析中,簇之间的相似性越小,簇内样本的差别越小,聚类的效果就越好。
B.聚类分析是一种非监督的过程。
C.K均值算法是一种常用的聚类算法,簇的个数算法不能自动确定。
D.K均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置无关。
第1题
A.聚类可作为分类等其他任务的预处理过程
B.聚类分析目标是使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低
C.“簇”越多说明聚类效果越好
D.聚类是无监督学习方法
第2题
第3题
A.层次聚类
B.K均值聚类
C.火山图聚类
D.大小聚类
第4题
A.高的簇内相似性
B.低的簇间相似性
C.形状各异
D.位置不同
第5题
第6题
A.相似性统计量
B.观测系数矩阵
C.最短距离
D.最长距离
第7题
A.算法简单、经典
B.当聚类的每个簇是密集的,且簇与簇之间区别特别明显时,其聚类效果较好
C.处理大数据集时是高效的,并且具有较好的可伸缩性
D.能够识别出噪声点
第8题
第9题
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