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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
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发布时间:
2024-06-24 14:12:58
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相关试题
1.
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。
2.
下列关于分类与聚类的描述中,哪一项是错误的?( )A.分类是根据有标注数据集来训练模型,属于有监督学习B.聚类是根据无标注数据集来训练模型,属于无监督学习C.聚类根据数据自身的分布特性或结构自动聚集成簇,形成类别概念D.给定无标注数据集 ,聚类算法需将数据集 划分成若干个可重叠的簇
3.
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。选项: A:正确; B:错误
4.
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,必须在已标注类标的数据集上才能工作。选项: A:正确; B:错误
5.
聚类算法属于无监督学习
6.
数据聚类具有以下哪些特点?选项: A:聚类是对整个样本集的划分,而不是对单个样本的识别; B:聚类的依据是“样本间的相似程度”; C:聚类结果是“无遗漏”、“无重复”的; D:数据聚类是典型的有监督学习
7.
下列学习任务属于无监督学习的是( )。 选项:A、对样本数据进行回归分析B、对没有类别标注的海洋生物,采用聚类方法,分成不同的组C、机器人在报考环境中,自主学习掌握行走方法D、根据标注好的数据,训练分类器,预测新的数据所属类别
8.
在无监督学习中,我们通常使用K-均值聚类算法对数据进行聚类。 选项: A:正确 B:错误
9.
降维、聚类是无监督学习算法( )。
10.
降维、聚类是无监督学习算法
11.
关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是( )。选项: A:对于监督学习任务,输入的数据必须含有类标签; B:对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签; C:监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型; D:无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
12.
关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是( )。 选项: A、对于监督学习任务,输入的数据必须含有类标签 B、对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签 C、监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型 D、无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
13.
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
14.
下面有关分类和聚类的描述正确的是? 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
15.
关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是( )。选项: A:对于监督学习任务,输入的数据必须含有类标签(label); B:对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签; C:监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型; D:无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
16.
机器学习算法中有一类称为聚类算法,会将数据根据相似性进行分组。这类算法属于( ) A: 监督学习 B: 半监督学习 C: 无监督学习 D: 集成学习
17.
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
18.
下列哪个描述是正确的?@ 回归为监督类学习(即有指导的学习),聚类是无监督类学习(即无指导的学习)。 选项: A: 回归和聚类都是有指导的学习 B: 回归和聚类都是无指导的学习 C: 回归是有指导的学习,聚类是无指导的学习 D: 回归是无指导的学习,聚类是有指导的学习
19.
【多选题】关于(有)监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning),以下说法正确的是 。 A. 对于监督学习任务,输入的数据必须含有类标签( label ) B. 对于无监督学习任务,输入的数据可以没有类标签 C. 监督学习从已标注(含有类标签)数据中训练模型 D. 无监督学习可以生成数据的标注信息(如类标签)
20.
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
21.
有监督学习的核心是聚类,无监督学习的核心是分类。独立分布数据更适合有监督学习,非独立数据更适合无监督学习。( )选项: A:对 B:错
22.
根据训练数据是否拥有标记信息,学习任务可以分为()。 选项:A、监督B、分类C、回归D、聚类E、半监督F、无监督
23.
根据训练数据是否拥有标记信息,学习任务可以分为()。 选项: A:监督 B:分类 C:回归 D:聚类 E:半监督 F:无监督
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