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- 1.聚类是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，是一种无监督学习方法。聚类的主要方法不包括（） 选项： A:划分聚类 B:层次聚类 C:密度聚类 D:距离聚类
- 2.下列关于聚类模型的说法不正确的是选项： A:聚类模型属于无监督学习; B:聚类模型的本质是寻找数据集内在的分布结构; C:经过聚类之后的数据集形成不同的簇，同簇的样本相似度低，簇间的样本相似度高; D:聚类模型作为独立的分析过程，通常不和其他数据分析任务结合叠加
- 3.以下关于聚类描述错误的是（）。选项： A:聚类是对相似实例进行归类的一种操作 B:聚类是将数据集中的实例聚集到某个预先已知的类别中 C:簇是聚类对数据集进行相似分组后产生的结果 D:聚类是无监督学习
- 4.以下关于聚类描述错误的是( )。A．聚类是对相似实例进行归类的一种操作B．簇是聚类对数据集进行相似分组后产生的结果C．聚类是无监督学习D．聚类是将数据集中的实例聚集到某个预先已知的类别中
- 5.以下关于聚类描述错误的是（）。选项： A:聚类是对相似实例进行归类的一种操作 B:簇是聚类对数据集进行相似分组后产生的结果 C:聚类是无监督学习 D:聚类是将数据集中的实例聚集到某个预先已知的类别中
- 6.下列关于分类和聚类哪个描述是正确的？（） 选项： A:分类和聚类都是有监督学习 B:分类和聚类都是无监督学习 C:分类是有监督学习，聚类是无监督学习 D:分类是无监督学习，聚类是有监督学习
- 7.【多选题】下列关于聚类模型的说法不正确的是 A. 聚类模型属于无监督学习 B. 聚类模型的本质是寻找数据集内在的分布结构 C. 经过聚类之后的数据集形成不同的簇，同簇的样本相似度低，簇间的样本相似度高 D. 聚类模型作为独立的分析过程，通常不和其他数据分析任务结合叠加
- 8.K-Means（聚类）算法基于距离来度量实例间的相似程度（与kNN算法一样），然后把较为相似的实例划分到同一簇。下列说法中，不正确的是： 选项： A、聚类属于有监督式学习 B、聚类属于无监督式学习 C、K-Means算法基于距离来度量实例间的相似程度，通过对无标记样本的学习来揭示蕴含于数据中的性质及规律 D、聚类算法的任务是根据数据特征将数据集相似的数据划分到同一簇
- 9.下列描述正确的的是( ) 选项： A: 分类和聚类都是有监督的学习 B: 分类和聚类都是无监督的学习 C: 分类是有监督的学习,聚类是无监督的学习 D: 分类是无监督的学习,聚类是有监督的学习
- 10.聚类属于无监督学习，其样本数据无需标注信息，因此有标注信息对聚类算法无帮助。（ ）选项： A:对 B:错
- 11.适合对大样本数据进行聚类分析的方法是 选项： A、系统聚类 B、K-中心聚类 C、K-均值聚类 D、条件聚类
- 12.下列关于机器学习描述正确的是______。 选项： A、分类和聚类都是有监督的学习 B、分类和聚类都是无监督的学习 C、分类是有监督的学习,聚类是无监督的学习 D、分类是无监督的学习,聚类是有监督的学学
- 13.以下哪种说法是错误的。（） 选项： A:聚类的部分步骤与分类相似，但度量维度的不 同会导致结果不同； B:由于聚类是无监督学习，对聚类的结果没有严格意义的好坏之分 C:应通过与理頰相似矩阵比较，看分类效果 D:对样本数据进行预处理时，对数据进行标准化 会影响聚类结果
- 14.以下哪种说法是错误的。（ ）易] 选项： A:聚类的部分步骤与分类相似，但度量维度的不同会导致结果不同； B:由于聚类是无监督学习，对聚类的结果没有严格意义的好坏之分 C:对样本数据进行预处理时，对数据进行标准化会影响聚类结果 D:应通过与理想相似矩阵比较，看分类效果
- 15.有关聚类的算法，正确的说法有以下哪些？选项： A:自底向上的层次聚类算法对样本的输入顺序比较敏感。; B:聚类的簇密度指样本的个数多少。; C:类似Kmeans基于划分的聚类与基于层次的聚类都是样本的距离为划分基础。; D:聚类的结果要考虑业务的可解释性。
- 16.关于聚类算法，下列说法中正确的有（ ）。 选项： A:使用聚类算法时一定需要每个样本的标签 B:依据算法结构的不同，聚类算法能够被划分为自下而上与自上而下 C:依据被研究对象的不同，聚类算法能够被划分为Q型聚类和R型聚类 D:聚类的目的是根据人们所关心的相似关系，寻找数据中潜在的自然分组结构
- 17.聚类属于无监督学习，其样本数据无需标注信息，因此有标注信息对聚类算法无帮助。（ ）A.正确B.错误
- 18.20.关于聚类描述不正确的是（ ）。 选项： A、聚类是一种无监督机器学习方式 B、聚类的类别是已知的 C、聚类的簇内关联越密切说明聚类方法越好 D、聚类和分类区别在于数据是否标注
- 19.()和()是监督学习的代表,()是无监督学习的代表。A、回归;分类;聚类B、分类;聚类;回归C、聚类;回归;分类
