A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點，或者數(shù)據(jù)點近似協(xié)線性時，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因為它可以使用各種類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點時不會存在問題
A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE
A.CURE
B.DENCLUE
C.CLIQUE
D.OPOSSUM
A.平方歐幾里德距離
B.余弦距離
C.直接相似度
D.共享最近鄰
以下是哪一個聚類算法的算法流程（）。
①構(gòu)造k－最近鄰圖。
②使用多層圖劃分算法劃分圖。
③repeat：合并關(guān)于相對互連性和相對接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。
④until：不再有可以合并的簇。
A.MST
B.OPOSSUM
C.Chameleon
D.Jarvis－Patrick（JP）
A.K均值丟棄被它識別為噪聲的對象，而DBSCAN一般聚類所有對象
B.K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會合并有重疊的簇
A.基于圖的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分離度
D.基于圖的凝聚度和分離度
A.O（m）
B.O（m2）
C.O（logm）
D.O（m*logm）
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法
最新試題
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實值函數(shù)進行分類，因此它們不可能過度擬合。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
當(dāng)反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權(quán)重是什么，總是會找到相同的解（即權(quán)重）。
要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。
通常，當(dāng)試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家與數(shù)據(jù)工程師對于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來進行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應(yīng)的存儲系統(tǒng)。
假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。