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常用于K近邻算法中的距离度量方法有()
算法
度量
近邻
发布时间:
2024-06-18 21:18:15
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相关试题
1.
以下哪些是K近邻分类器的优化算法? 选项: A、快速K近邻算法 B、压缩近邻法 C、最近邻算法 D、K近邻算法
2.
利用K近邻法进行分类时,使用不同的距离度量所确定的最近邻点都是相同的。
3.
关于k-近邻算法的特征说法错误的是() 选项: A、k-近邻算法应用数学知识少(近乎为零) B、思想极度简单 C、k-近邻算法虽然简单,但效果出奇的好 D、k-近邻算法是有模型的算法
4.
k-近邻算法错误的是( ) 选项: A、k代表分类的个数 B、k的选择对分类结果有影响 C、k-近邻算法是一种监督学习的方法 D、k-近邻算法是一种机器学习的方法
5.
K近邻算法的特点有哪些?
6.
k近邻法的3个基本要素是样本大小、距离度量和k值的选择 选项:A、正确B、错误
7.
下面哪个不是k最近邻法的基本要素 选项: A:k的选择 B: 观测类别 C:决策规则 D:距离度量
8.
机器学习的相关算法包括( ) 选项: A:K近邻算法 B:K近邻算法 C:数据挖掘 D:轨迹跟踪
9.
【单选题】在K近邻分类算法中,当K取值为1时,其等价于( )分类算法。 选项:A、单模版匹配B、基于K-D树的K近邻C、最近邻D、多模版匹配
10.
K最近邻(KNN)分类器的基本算法步骤包括 选项: A、算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离 B、找邻居:圈定距离最近的k个训练对象,作为测试对象的近邻 C、做分类:根据这k个近邻归属的主要类别,来对测试对象分类
11.
K近邻算法中K代表分类的种数。选项: A:正确; B:错误
12.
给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本,然后基于这k个样本的信息来进行预测。这种学习算法称为() 选项: A、k-means B、k近邻学习 C、随机森林 D、决策树
13.
下列不属于有监督机器学习的典型方法的是? 决策树算法 K近邻算法支持向量机聚类
14.
以下哪个算法通常用于分类任务? 选项: A:K-最近邻(K-NN) B:梯度下降 C:Dijkstra算法 D:动态规划
15.
给定聚类个数k,关于K-均值聚类算法下述哪一种说法是正确的?选项: A:任意选定距离度量,聚类结果相同; B:选择不同距离度量,聚类结果一定不同; C:选择不同距离度量,聚类结果可能相同,也可能不同,由样本点决定; D:算法有可能输出的类别数小于k
16.
以下哪种方法可以应用于PRM和RRT中快速寻找最近邻点A.A*B.K近邻C.KD TreeD.K-Means
17.
在Prim算法的松弛操作中,对于点k,如果(!used[k]) && (G[j][k] 选项: A:将k到j的距离作为新的k到S之间的距离 B:将j作为k在S中的最近邻点 C:lowcost[k] = G[j][k] D:closeset[k] = j
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