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从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。


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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 BFR聚类簇的坐标可以与空间的坐标保持一致。() 此题为判断题(对,错)。

考题 聚类技术把( )看做对象。 A数据B数据库C簇D数据元组

考题 双抗体夹心ELISA法是检测A、抗体最常用的方法B、抗原最常用的方法C、至少含有两个抗原决定簇的多价抗体的方法D、至少含有1个抗原决定簇的多价抗原的方法E、至少含有1个抗原决定簇的单价抗原的方法

考题 层次聚类算法分为哪两种方法?简述这两个层次聚类算法。

考题 已知关系:STUDENT(sno,sname,grade),以下关于命令 “CREATE CLUSTER INDEX s_index ON student (grade)” 的描述中,正确的是( )。A.按成绩降序创建了一个聚簇索引B.按成绩升序创建了一个聚簇索引C.π按成绩降序创建了一个非聚簇索引D.按成绩升序创建了一个非聚簇索引

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 索引从物理上分为聚簇索引和【 】。

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 已知关系:STUDENT(sno,sname,grade),以下关于命令 “CREATECLUSTER INDEXS_index ONStudent(grade)”的描述中,正确的是A.按成绩降序创建了一个聚簇索引B.按成绩升序创建了一个聚簇索引C.按成绩降序创建了一个非聚簇索引D.按成绩升序创建了一个非聚簇索引

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 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 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 开始将N个样品各自作为一类,将规定样品之间的距离和类与类之间的距离,然后将距离最近的两类合并成一个新类,计算新类与其他类的距离,重复进行两个最近类的合并,每次减少一类,直至所有的样品合并为一类,此种聚类方法是()A、K-meansB、SOM聚类C、系统聚类D、有序聚类

考题 如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。

考题 K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。

考题 NTFS中一个文件的起始簇号和文件占用的簇数这两个重要信息,从该文件的()属性中可得到

考题 在Excel2003要创建一个簇状柱行图并将该图表作为对象插入在工作表中,应执行()。A、视图→图表→选择“簇状柱行图”→下一步→完成数据区域输入→下一步→输入“图表选项”内容→下一步→选择“作为其中的对象插入”→确定B、格式→图表→选择“簇状柱行图”→下一步→完成数据区域输入→下一步→输入“图表选项”内容→下一步→选择“作为其中的对象插入”→确定C、插入→图表→选择“簇状柱行图”→下一步→完成数据区域输入→下一步→输入“图表选项”内容→下一步→选择“作为其中的对象插入”→确定D、文件→图表→选择“簇状柱行图”→下一步→完成数据区域输入→下一步→输入“图表选项”内容→下一步→选择“作为其中的对象插入”→确定

考题 单选题()将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度,它是一种凝聚层次聚类技术。A MIN(单链)B MAX(全链)C 组平均D Ward方法

考题 单选题()将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量,它是一种凝聚层次聚类技术。A MIN(单链)B MAX(全链)C 组平均D Ward方法

考题 单选题下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。A JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇B JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇C JP聚类是基于SNN相似度的概念D JP聚类的基本时间复杂度为O(m)

考题 单选题关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()A K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象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 K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

考题 判断题从点作为个体簇开始每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。A 对B 错

考题 判断题在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。A 对B 错

考题 判断题如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。A 对B 错

考题 填空题NTFS中一个文件的起始簇号和文件占用的簇数这两个重要信息,从该文件的()属性中可得到

考题 判断题K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。A 对B 错