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DBSCAN算法假设聚类结构能通过样本分布的确定,该算法通过考察来衡量样本之间的可连接性,不断扩展聚类簇实现聚类目的()
单选题
DBSCAN算法假设聚类结构能通过样本分布的确定,该算法通过考察来衡量样本之间的可连接性,不断扩展聚类簇实现聚类目的()
A. 离散程度,相关性
B. 紧密程度,关联性
C. 紧密程度,样本密度
D. 紧密程度,相关性
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单选题
DBSCAN算法假设聚类结构能通过样本分布的确定,该算法通过考察来衡量样本之间的可连接性,不断扩展聚类簇实现聚类目的()
A.离散程度,相关性 B.紧密程度,关联性 C.紧密程度,样本密度 D.紧密程度,相关性
答案
主观题
DBSCAN算法属于什么类型的聚类算法?
答案
判断题
DBSCAN算法对异常值敏感,因此要在聚类前进行异常值分析()
答案
单选题
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
答案
主观题
有关k-means下列说法正确的是?: 可以处理凸型分布数据的聚类 可以确定样本属性的重要性 聚类的结果与初始选择的假设聚类中心有关 适合任意数据集的分组
答案
判断题
样本分布
答案
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
答案
判断题
在做聚类时,DBSCAN会删掉它认为是噪声点的数据点。()
答案
单选题
以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法()。
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答案
主观题
以下__________算法是聚类算法
答案
热门试题
中国大学MOOC: 聚类算法中的谱聚类算法是一种分层算法。
采用DBSCAN算法,需要预先指定
KMeans算法的基本思想是:选择样本空间中k个样本(点)为初始中心,然后对剩余样本进行聚类,每个中心把距离自己最近的样本“吸引”过来,然后更新聚类中心的值,依次把每个样本归到距离最近的类中,重复上面的过程,直至得到某种条件下最好的聚类结果。
以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类()。
以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类
使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集(Iris.arff)进行聚类,将epsilon参数设置为0.2, minPoints参数设置为5,忽略class属性,那么将形成( )个簇。
下面哪些属于聚类算法()
朴素贝叶斯算法属于聚类算法()
聚类之前的样本没有类别
常见的聚类算法有哪些?-()
简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点。
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简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点
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常见的聚类算法可以分为几类?
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以下哪些属于聚类算法的特点()
以下属于聚类算法的是( )
()都属于分裂的层次聚类算法。
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