主观题

以下描述,()是正确的。: DBSCAN是解决数据缺失时聚类问题的一种出色算法 SimpleKMeans聚类器中,参数seed设置一个随机种子,产生一个随机数,对聚类的质量有比较大影响 无监督学习通过对已有样本(即已知数据和输出)分析,从而建立模型 混淆矩阵中,主对角线上的数值很大,非主对角线上的数值为0,表示预测完全正确 高质量的数据才能产生高质量的数据挖掘结果

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主观题
以下描述,()是正确的。: DBSCAN是解决数据缺失时聚类问题的一种出色算法 SimpleKMeans聚类器中,参数seed设置一个随机种子,产生一个随机数,对聚类的质量有比较大影响 无监督学习通过对已有样本(即已知数据和输出)分析,从而建立模型 混淆矩阵中,主对角线上的数值很大,非主对角线上的数值为0,表示预测完全正确 高质量的数据才能产生高质量的数据挖掘结果
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
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
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
主观题
以下关于聚类描述错误的是()。
答案
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
单选题
下列关于分类和聚类哪个描述是正确的()
A.分类和聚类都是有指导的学习 B.分类和聚类都是无指导的学习 C.分类是有指导的学习,聚类是无指导的学习 D.分类是无指导的学习,聚类是有指导的学习
答案
判断题
高校邦: 聚类方法按聚类标准分可分为:统计聚类方法,概念聚类方法;按所处理聚类类型可分为:数值型数据聚类,离散型数据聚类,混合型数据聚类。( )
答案
单选题
以下不属于大数据聚类表现的形态是()
A.变粒度特性的 B.不确定的 C.单一的 D.多层次的
答案
热门试题
R型聚类是对数据中的列分类,Q型聚类是对数据中的行分类 关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。 中国大学MOOC: 关于DBSCAN算法的错误描述是( )。 在FusionSphere解决方案关于数据存储的描述,以下哪项是不正确的?() 以下关于低聚果糖的描述哪些是正确的() 以下__________算法是聚类算法 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。 哪一个是机器学习中“聚类”任务的正确描述? 大数据聚类的主要目的是 BFR聚类用于()在欧氏空间中对数据进行聚类。 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 聚类是根据数据的将一组数据分为几个类别() 划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点? 划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点 以下属于聚类算法的是() 以下属于聚类算法的是( ) 以下是大数据处理的一般步骤,正确顺序是:a、数据获取和记录 b、数据的过滤、摘要、分类或聚类 c、数据分析 d、数据的抽取、清洁和标注以及数据的整合、聚集和表达正确的大数据处理步骤是?() 以下对数据探索描述正确的是() 关于聚类技术,以下说法错误的是() 题目:以下属于聚类算法的是()
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