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国家开放大学大数据分析与挖掘技术
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成人高考
Euclidean距离指的是:( )【A.】明氏距离【B.】车比雪夫距离【C.】欧氏距离【D.】马氏距离
成人高考
下述谱系图使用的是类平均法,横轴表示类别之间的平均距离,纵轴为具体的每个样本。如在图中距离为1.75 处画一条竖线,该直线与谱系聚类图有2个交点,即可把所有样本分为两类。与第1个交点相连的样本是 ( ),它们形成第一类;而与第2个交点相连的样本是( ),它们形成另一类。 【图片】【A.】turtle、komodo、salamander、frog、penguin、eel;salmon、leopard shark
成人高考
在聚类分析中,如果新类与其他类别之间存在多个点与点之间的距离,通过用不同类的样本点两两之间的平均距离作为类间距离的方法为( )。【A.】中间距离法【B.】离差平方和法【C.】重心法【D.】类平均法
成人高考
下列关于类间距确定方法说法错误的是( )。【A.】离差平方和法要求样本间距离可以采用欧式距离、马氏距离等;【B.】重心法考虑了每一类中所包含的样本点数目;【C.】类平均法充分利用各个样本的信息;【D.】使用离差平方和作为类间距离时,如果聚类聚得恰当,类内样本点之间的离差平方和应该较小,类间离差平方和应该较大。
成人高考
在聚类过程中的类需要遵从的原则中,保证了类别之内个体特征的共性的原则是( )。【A.】同质性原则【B.】互斥性原则【C.】完备性原则【D.】充分性原则
成人高考
Chebychev距离指的是:( )【A.】明氏距离【B.】车比雪夫距离【C.】欧氏距离【D.】马氏距离
成人高考
在聚类分析中,如果新类与其他类别之间存在多个点与点之间的距离,先让每个样本自身各成一类,然后并类,每并一类离差平方和就要增大,选择使其增量最小的两类合并,直到所有的样本聚为一类,该方法为( )。【A.】中间距离法【B.】离差平方和法【C.】重心法【D.】类平均法
成人高考
在聚类过程中的类需要遵从的原则中,保证了类别之间的差异性的原则是( )。【A.】同质性原则【B.】互斥性原则【C.】完备性原则【D.】充分性原则
成人高考
使用离差平方和作为类间距离时,如果聚类聚得恰当,类内样本点之间的离差平方和应该( ),类间离差平方和应该( )。【A.】较小;较小【B.】较小;较大【C.】较大;较小【D.】较大;较大
成人高考
下面哪个原则不是聚类过程中的类需要遵从的原则( )。【A.】同质性原则【B.】互斥性原则【C.】完备性原则【D.】充分性原则
成人高考
Minkowski距离指的是:( )【A.】闵可夫斯基距离【B.】车比雪夫距离【C.】欧氏距离【D.】马氏距离
成人高考
下列关于类间距确定方法说法正确的是( )。【A.】离差平方和法要求样本间距离必须采用欧氏距离;【B.】重心法没有考虑每一类中所包含的样本点数目;【C.】类平均法没有充分利用各个样本的信息;【D.】使用离差平方和作为类间距离时,如果聚类聚得恰当,类内样本点之间的离差平方和应该较大,类间离差平方和应该较小。
成人高考
马氏距离是由( )计算出来的相对距离,( )指标之间的相关性。【A.】协方差矩阵;考虑【B.】协方差矩阵;不考虑【C.】相关系数矩阵;考虑【D.】相关系数矩阵;不考虑
成人高考
block距离指的是:( )【A.】明氏距离【B.】车比雪夫距离【C.】绝对距离【D.】马氏距离
成人高考
下列关于类间距确定方法说法正确的是( )。【A.】离差平方和法要求样本间距离必须采用欧氏距离;【B.】重心法没有考虑每一类中所包含的样本点数目;【C.】类平均法没有充分利用各个样本的信息;【D.】使用离差平方和作为类间距离时,如果聚类聚得恰当,类内样本点之间的离差平方和应该较小,类间离差平方和应该较大。
debug诊断信息需要在index.php文件中开启开发者模式才能查看
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