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在层次聚类中，（）计算簇间相似度所用对象是分属两个簇的距离最远的一对样本。

A．单连接法

B．全连接法

C．质心法

D．组平均法

参考答案和解析
ABCD
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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．
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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
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考题 对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量（）A、绝对距离B、欧式距离C、夹角余弦D、相关系数E、切比雪夫距离
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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）
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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。
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考题 目的是将数据对象划分为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有高的相似度，而不同簇中的对象差别较大指的是（）。A、描述B、关联分析C、聚类分析
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考题 对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量有（）A、绝对距离B、欧氏距离C、夹角余弦D、相关系数E、切比雪夫距离
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考题 聚类方法的核心问题是（）。A、属性约简B、数据预处理C、样本选择D、样本间的相似性度量
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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）
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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
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考题 多选题对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量（）A绝对距离B欧式距离C夹角余弦D相关系数E切比雪夫距离
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考题 单选题目的是将数据对象划分为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有高的相似度，而不同簇中的对象差别较大指的是（）。A 描述B 关联分析C 聚类分析
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