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16、下面哪些聚类方法易于发现具有球形形状的簇,难以发现椭圆形或者凹形形状的簇?

A.k均值聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.基于密度的聚类方法


参考答案和解析
k均值聚类;层次聚类
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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 抗原与抗体结合发生交叉反应的原因是()A.抗原与抗体形状相似B.抗原与抗体的比例合适C.不同抗原具有相同或者相似的抗原决定簇D.抗原与抗体大小相近E.抗体为多聚体

考题 以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类?()A 划分的方法B 基于模型的方法C 基于密度的方法D 层次的方法

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 半夏的形状为( )。A.类球形B.扁球形C.椭圆形D.圆锥形E.半圆形

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 斑蝥的微量升华物镜检,其形状有A:柱状B:棱状C:簇状D:针状E:簇状针晶

考题 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。

考题 DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。

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 钢坯表面的结疤缺陷的形状为()。A、舌状B、簇集状C、蝴蝶状

考题 基于对象之间的距离进行聚类,这样的方法只能发现秋装的类,而在发现任意形状的类上有困难指的是()A、划分法B、基于密度的方法C、基于网格地方法

考题 不适合软胶囊剂的选项是A、形状有球形椭圆形B、胶丸C、形状有椭圆形D、肠溶胶囊剂

考题 半夏的形状为()A、类球形B、扁球形C、椭圆形D、圆锥形E、半圆形

考题 压制法制备的软胶囊形状可为椭圆形、球形或其他形状。()

考题 斑蝥的微量升华物镜检,其形状呈()A、柱晶B、片状结晶C、棱晶D、簇状针晶E、簇晶

考题 钢坯表面的结疤缺陷形状为()。A、舌状B、簇集状C、蝴蝶状

考题 关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是()A、当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理B、混合模型比K均值或模糊C均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题

考题 抗原与抗体发生交叉反应是因为()A、抗原与抗体的形状相似B、抗原与抗体的比例合适C、不同抗原具有相同或相似的抗原决定簇D、抗原与抗体的大小相近E、抗体为多聚体

考题 在下面所列的方法中,属于数据挖掘中的分析方法的有()。A、分类分析B、聚簇分析C、关联分析D、序列分析

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 判断题压制法制备的软胶囊形状可为椭圆形、球形或其他形状。()A 对B 错

考题 多选题斑蝥的微量升华物镜检,其形状呈()A柱晶B片状结晶C棱晶D簇状针晶E簇晶

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 单选题基于对象之间的距离进行聚类,这样的方法只能发现秋装的类,而在发现任意形状的类上有困难指的是()A 划分法B 基于密度的方法C 基于网格地方法

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 单选题半夏的形状为()A 类球形B 扁球形C 椭圆形D 圆锥形E 半圆形

考题 单选题关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法正确的是()A 当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理B 混合模型比K均值或模糊C均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布C 混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D 混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题