A.統(tǒng)計方法
B.鄰近度
C.密度
D.聚類技術(shù)
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A.K均值丟棄被它識別為噪聲的對象,而DBSCAN一般聚類所有對象
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均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇,即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn),但是DBSCAN會合并有重疊的簇
A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點,或者數(shù)據(jù)點近似協(xié)線性時,混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊C均值更一般,因為它可以使用各種類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點時不會存在問題
A.它使用具體的訓(xùn)練實例進(jìn)行預(yù)測,不必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的模型
B.分類一個測試樣例開銷很大
C.最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測
D.可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界
A.信息的溢出程度
B.信息的增加效益
C.熵增加的程度最大
D.熵減少的程度最大
A.性別=“男”=>職業(yè)=“司機(jī)”,是布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.性別=“女”=>avg(收入)=2300,是一個數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.肝炎=>ALT(丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶)升高,是一個單層關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.性別=“女”=> 職業(yè)=“秘書”,是多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
最新試題
關(guān)于大數(shù)據(jù)的來源,以下理解正確的是()。
關(guān)于樸素貝葉斯算法,下列說法正確的是()。
測度數(shù)據(jù)集中趨勢的指標(biāo)可分為()兩大類。
下列戰(zhàn)略中屬于合資經(jīng)營中的基本戰(zhàn)略的是()。
相比其他決策分類模型,隨機(jī)森林算法模型的優(yōu)點有()。
當(dāng)買方資產(chǎn)專用性高,而賣方資產(chǎn)專用性低時,賣方企業(yè)選擇的戰(zhàn)略不是以下哪幾項()。
在訓(xùn)練樣本集中,對于訓(xùn)練樣本數(shù)目不均衡的情況,處理方法妥當(dāng)?shù)氖牵ǎ?/p>
關(guān)于logistic回歸的說法中不正確的是()。
有效的市場細(xì)分必須滿足如下條件()。
面談?wù){(diào)查的詢問方式一般有()。