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在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
参考答案
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考题
数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。A．聚簇问的相似性很高，而不同的聚簇内的相似性很低B．聚簇内的相似性很低，而不同的聚簇间的相似性很高C．聚簇间的相似性很低，而不同的聚簇内的相似性很低D．聚簇内的相似性很高，而不同的聚簇间的相似性很低A．B．C．D．
考题
以下描述错误的是?( )
ASVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)B在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好C在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题D聚类分析可以看做是一种非监督的分类
考题
关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（ ）。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系
B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析
C.K-Means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.当簇的密度变化较大时，DBSCAN不能很好的处理，而K-Means则可以
考题
稳定性系数K值越大，表明各年保额损失率差别越大、该组保额损失率的稳定性就越差、（）。A、各年保额损失率差别越小B、保险人的损失赔付情况就越不稳定C、保险人的损失赔付情况就越均匀D、保险人的损失赔付情况就越稳定
考题
以下是哪一个聚类算法的算法流程（） ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。A、MSTB、OPOSSUMC、ChameleonD、Jarvis－Patrick（JP）
考题
以下描述错误的是（）。A、SVM是这样一个分类器，它寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器B、在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差C、在决策树中，随着树中结点输变得太大，即使模型的训练误差还在继续降低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的原因D、聚类分析可以看作是一种非监督的分类
考题
以下说法正确的是（）A、关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。B、寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式C、数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规律，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。D、在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
考题
单选题对导热下列说法正确的是（）A
温度差越大导热量就越大B
导热系数越大导热量越小C
导热距离越大导热热阻越小D
温度梯度越大热流密度就越大
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