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单选题
K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性,是因为()
A

变量存在多重共线性时无法得到聚类结果

B

变量存在多重共线性时无法解释聚类结果

C

变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响

D

变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的


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更多 “单选题K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性,是因为()A 变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B 变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C 变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响D 变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的” 相关考题
考题 K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。() 此题为判断题(对,错)。

考题 K-means聚类中K值选取的方法是()。 A、密度分类法B、手肘法C、大腿法D、随机选取

考题 下列情况中,可能存在多重共线性的有( )。A.模型中各对自变量之间显著相关B.模型中各对自变量之间显著不相关 C.模型中存在自变量的滞后项D.模型中存在因变量的滞后项

考题 K-means聚类适用的数据类型是()。 A.语音数据B.数值型数据C.所有数据D.字符型数据

考题 K均值K-Means算法是密度聚类。() 此题为判断题(对,错)。

考题 多重共线性产生的原因复杂,以下哪一项不属于多重共线性产生的原因?(  )A.自变量之间有相同或者相反的变化趋势 B.从总体中取样受到限制 C.自变量之间具有某种类型的近似线性关系 D.模型中自变量过多

考题 下列情况中,可能存在多重共线性的有( ) Ⅰ.模型中各对自变量之间显著相关 Ⅱ.模型中各对自变量之间显著不相关 Ⅲ.同模型中存在自变量的滞后项 Ⅳ.模型中存在因变量的滞后项A.Ⅰ.Ⅱ B.Ⅰ.Ⅲ C.Ⅲ.Ⅳ D.Ⅱ.Ⅲ

考题 多重共线性产生的原因复杂,以下哪一项不属于多重共线性产生的原因,( )A: 自变量之间有相同或者相应的变化趋势 B: 所有的自变量对田变量的影响都不显著 C: 自变量之间具有某种娄型的近似线性关系 D: 模型巾自变量过多

考题 简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点。

考题 若数据量较大,下面哪种方式比较适合()A、系统聚类B、快速聚类(k-means)C、A和B都可以D、A和B都不可以

考题 常用的聚类分析法有()、系统聚类法、模糊聚类法等。A、序贯聚类法B、样品聚类法C、相关聚类法D、时间聚类法

考题 聚类分析包括哪两种类型()。A、指标之间的聚类和变量之间的聚类B、变量之间的聚类和样品之间的聚类C、样品之间的聚类和总体之间的聚类D、指标之间的聚类和总体之间的聚类

考题 下列情况中,可能存在多重共线性的有()。A、模型中各对自变量之间显著相关B、模型中各对自变量之间显著不相关C、模型中存在自变量的滞后项D、模型中存在因变量的滞后项

考题 K-means算法的缺点不包括()A、K必须是事先给定的B、选择初始聚类中心C、对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D、可伸缩、高效

考题 K-means算法叙述正确的是()A、在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D、从K-means算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的

考题 K-means算法的叙述正确的是()A、在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的

考题 K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性,是因为()A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C、变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响D、变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的

考题 多重线性回归分析中,共线性是指(),导致的某一自变量作用可以由其他自变量的线性函数表示。A、自变量相互之间存在高度相关关系B、因变量与各个自变量的相关系数相同C、因变量与自变量间有较高的复相关关系D、因变量与各个自变量之间的回归系数相同

考题 下列哪种算法属于聚类算法的范畴().A、Apriori算法B、k-means算法C、kNN算法D、C4.5算法

考题 在多共线性比较严重的情况下,可以采取下列哪种方法来加以消除?()A、改变导致多共线性的自变量的参数B、延长数据观察的长度C、放弃导致多共线性的自变量D、B或C

考题 单选题若数据量较大,下面哪种方式比较适合()A 系统聚类B 快速聚类(k-means)C A和B都可以D A和B都不可以

考题 多选题导致多共线性出现的原因主要有()A模型中的一些自变量是时间的函数B自变量选取过多C自变量是事先给定的D自变量之间存在因果关系E某个自变量的当前值和滞后值同时作为自变量

考题 问答题如何考察自变量之间是否存在多重共线性问题?如果存在多重共线性,会有怎样的不良后果?如何在尽量不降低模型解释能力的前提下消除多重共线性问题?

考题 单选题在多共线性比较严重的情况下,可以采取下列哪种方法来加以消除?()A 改变导致多共线性的自变量的参数B 延长数据观察的长度C 放弃导致多共线性的自变量D B或C

考题 单选题多重共线性产生的原因复杂,以下哪一项不属于多重共线性产生的原因?(  )A 自变量之间有相同或者相反的变化趋势B 从总体中取样受到限制C 自变量之间具有某种类型的近似线性关系D 模型中自变量过多

考题 问答题简述系统聚类与K-means聚类的基本原理。

考题 单选题下列情况中,可能存在多重共线性的有()。 I 模型中各自变量之间显著相关 Ⅱ 模型中各自变量之间显著不相关 Ⅲ 模型中存在自变量的滞后项 Ⅳ 模型中存在因变量的滞后项A I、ⅢB I、IVC II、ⅢD II、IV