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层次凝聚式聚类(HAC)算法和K-均值(k-Means)聚类算法都是无监督学习算法,适用于没有标注类标的数据集。
算法
适用于
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发布时间:
2024-04-17 11:05:00
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1.
常见的几种聚类方法 选项:K-means聚类|HAC层次凝聚聚类法|最大最小距离聚类算法
2.
常见的聚类算法有()。 选项: A:分层(Hierarchical)聚类$;$两步(TwoStep)聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值(K-means)算法 B:分层(Hierarchical)聚类$;$两步(TwoStep)聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值(K-means)算法 C:分层(Hierarchical)聚类$;$两步(TwoStep)聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值(K-means)算法 D:分层(Hierarchical)聚类$;$两步(TwoStep)聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值(K-means)算法 E:分层(Hierarchical)聚类$;$两步(TwoStep)聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值(K-means)算法 F:分层(Hierarchical)聚类$;$两步(TwoStep)聚类$;$Kohonennetwork$;$KNN算法$;$K平均值(K-means)算法
3.
以下关于K-means算法说法正确的有哪些?() 选项: A:K-Means算法是典型的基于距离的划分式聚类算法 B:其中的k代表类簇个数 C:Means代表类簇内数据对象的均值为类簇中心 D:Means聚类算法也叫又称为k-均值算法
4.
以下()不是聚类算法。 选项: A、K-means算法 B、层次聚类 C、密度聚类 D、FP树算法
5.
以下哪个算法是基于密度的空间聚类算法() 选项: A、K-中心点 B、K-Means C、DBSCAN D、均值漂移聚类
6.
K-Means聚类算法属于典型的()算法 选项: A、动态聚类 B、层次聚类 C、密度聚类 D、试探聚类
7.
基于密度的聚类算法 选项: A:K-Means算法 B:基于链接的层次聚类算法 C:CFSFDP聚类 D:DBSCAN
8.
以下哪个机器学习算法是监督学习算法?( )A、K-近邻算法(K-NN)B、支持向量机(SVM)C、决策树D、K-均值聚类算法
9.
下列聚类算法哪种属于基于划分的聚类?选项: A:CURE算法; B:DBSCAN算法; C:神经网络算法; D:k-均值算法
10.
关于聚类算法,以下描述正确的是( )选项: A:K-均值聚类对”非球形”样本分布聚类效果不佳 B:K-Means++可有效缓解K-均值聚类中聚类数量预先设定的问题 C:DBSCAN聚类算法不需要人为设定聚类数量 D:分级聚类算法是一种迭代算法
11.
聚类算法中,K-means是一种层次聚类算法。 (判断题)
12.
聚类分析中目前最著名的、使用最广泛的聚类算法是( )。选项: A:层次聚类 B:K-means C:凝聚层次聚类 D:分裂层次聚类
13.
下面关于K-means聚类算法的哪个说法是正确的? 选项: A:K-means算法是一种层次聚类算法。 B:K-means算法是一种基于密度的聚类算法。 C:K-means算法的目标是最小化组内的方差。 D:K-means算法对初始聚类中心的选择不敏感。
14.
简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点。
15.
K 均值聚类算法和层次聚类算法在一些方面有重大差异,下列关于两种算法的说法正确的有( )。 选项: A、在 K 均值聚类算法中,必须在运行算法前选定想要的簇的个数 B、在 K 均值聚类算法中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数 C、在层次聚类算法中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数 D、K 均值聚类算法所需的计算量比层次聚类算法小得多
16.
典型的机器学习和数据挖掘算法包括( )。 选项: A、典型的机器学习和数据挖掘算法有决策树、聚类算法、监督式学习、分类算法等 B、分类 C、聚类 D、正交
17.
聚类算法与分类算法最大的区别:聚类算法是()的学习算法,而分类算法属于监督的学习算法
18.
下面算法中,属于监督式学习的算法为哪些 选项: A、聚类算法 B、决策树 C、支持向量机 D、K-近邻算法
19.
常见的聚类算法有哪些? 选项: A、密度聚类 B、谱聚类 C、层次聚类 D、K-means
20.
K均值聚类算法与GMM算法都是软聚类方法。( )选项: A:对 B:错
21.
KNN与K-means区别在于:KNN是分类算法、监督学习,K-means是聚类算法、无监督学习。 选项:A、正确B、错误
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