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聚类之前的样本没有类别
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聚类之前的样本没有类别
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聚类之前的样本没有类别
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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
判断题
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。
答案
主观题
以下关于无监督学习说法错误的是:: 与有监督学习相比,无监督学习更接近人类学习的过程 聚类算法中,不同类别之间样本不交叉 聚类算法中,同一类别内部样本的相似度较低 自动编码器常应用于图像抗噪和数据降维
答案
判断题
基于网格的聚类方法,是以网格单元为基本单位进行聚类,而不是以样本为单位。
答案
单选题
在有监督学习中,我们如何使用聚类方法()1.我们可以先创建聚类类别,然后在每个类别上用监督学习分别进行学习
A.1和3 B.2和4 C.1和2 D.3和4
答案
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
答案
多选题
对样本进行聚类,通常采用的相似性统计量有()
A.支持度 B.欧式距离 C.切比雪夫距离 D.夹角余弦
答案
单选题
聚类是根据数据的将一组数据分为几个类别()
A.既定规则 B.相似性 C.分类模式 D.已知条件
答案
单选题
系统聚类的建模步骤为①选择合适的点与点之间的距离测度方法,计算样本点之间的距离②对数据集中的数据进行标准化处理③选择合适的类与类之间的距离测度方法,合并距离最近两类为一个新类④构造C个类,每个类中包含一个样本点⑤决定类别个数和类的特征⑥计算新的类与当前各类之间的距离,若类的个数不为1,再进行类与类的合并;若类的个数为1则结束聚类,画出谱系聚类图()
A.②①④③⑥⑤ B.⑤②①④③⑥ C.⑤②④①③⑥ D.②⑤④①③⑥
答案
热门试题
层次聚类主要有()类型: 凝聚层次聚类|凝集层次聚类|分散层次聚类|分裂层次聚类
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。( )
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
根据聚类规则及规则的应用方法,以下属于聚类方法类别的是( ): 基于划分的方法 基于层次的方法 基于模型的方法 基于高度的方法
层次聚类的聚类方式有()
k均值聚类是硬聚类。()
聚类是根据数据的将一组数据分为几个类别。()
空间聚类的结果往往将较复杂的类别转换为较简单的类别,并且常以较小比例尺的图形输出。
系统聚类法也称为多层次聚类法,分类的单位由高到低呈树状结构,且所处的位置越低,其所包含的样本点就越少,共同特征也越少()
按聚类对象划分,灰色聚类可分为
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
聚类
在非等级聚类法中,已被聚类的对象能够被重新再聚类的是最优化方法。
以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类?()
BFR聚类用于()在欧氏空间中对数据进行聚类。
层次聚类的聚类方式分为两种,分别是()
层次聚类的聚类方式分为两种,分别是( )
利用分类、回归、聚类方法,类别对象具有特征、部分贴标枪的机器学习方法属于下列哪一类学习方式( )
在机器学习扩展库sklearn中,KMeans聚类模型完成聚类之后,可以通过_____________属性查看各个聚类的中心。
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