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在层次聚类中,使用()计算簇间相似度时,所用对象是分属两个簇最相似的一对样本。
A.单连接法(single-link)
B.全连接法(complete-link)
C.质心法
D.组平均法
参考答案和解析
单连接法(single-link)
更多 “在层次聚类中,使用()计算簇间相似度时,所用对象是分属两个簇最相似的一对样本。A.单连接法(single-link)B.全连接法(complete-link)C.质心法D.组平均法” 相关考题
考题
下列关于聚类分析不正确的说法是:()。
A.按照相似性和相异性进行划分后,每个群组内部各对象间的相似度会很高,而不同群组对象之间的相异度很低B.数据处理阶段用作数据探索的工具,通过聚类发现数据间的深层次的关系等C.运用层次的方法,依次让最相似的数据对象两两合并,这样不断地合并,最后就形成了一棵聚类树D.直接作为模型对观察对象进行群体划分
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
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