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()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
参考答案
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考题
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考题
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考题
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
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考题
单选题在基于图的簇评估度量表里面,如果簇度量为proximity(Ci,C),簇权值为mi,那么它的类型是()。A
基于图的凝聚度B
基于原型的凝聚度C
基于原型的分离度D
基于图的凝聚度和分离度
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
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对B
错
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