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K-means中常用的到中心距离的度量有( )。
选项:
A:曼哈顿距离
B:切比雪夫距离
C:欧式距离
D:空间距离
距离
度量
曼哈顿
发布时间:
2024-05-06 19:22:22
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1.
计算距离是KNN算法的关键之一,KNeighborsClassifier类中默认采用()方式度量距离 选项:A、绝对值距离(曼哈顿距离)B、欧式距离C、切比雪夫距离D、闵可夫斯基距离
2.
闵可夫斯基距离是一组距离的定义,下列距离中属于闵可夫斯基距离的有( )。 选项: A、切比雪夫距离 B、马氏距离 C、欧式距离 D、曼哈顿距离
3.
聚类分析中最常用的距离有( ) 选项: A、切比雪夫距离; B、欧几里得距离; C、曼哈顿距离; D、 明可夫斯基距离
4.
当数据各个变量的方差差异较大时,采用哪种距离定义方法相对来说更合适:( )。选项: A:欧式距离 B:马氏距离 C:曼哈顿距离 D:切比雪夫距离
5.
K近邻(KNN)算法是依据最邻近的几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别,其中常用的距离公式包括( )选项: A:欧式距离 B:曼哈顿距离 C:切比雪夫距离 D:余弦距离
6.
K近邻(KNN)算法是依据最邻近的几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别,其中常用的距离公式包括( ) 选项: A、欧式距离 B、曼哈顿距离 C、余弦距离 D、切比雪夫距离
7.
计算数值属性相似性的常用方法 有( )等。A.欧几里得距离(又称为欧氏距离)B.闵可夫斯基距离C.曼哈顿距离D.切比雪夫距离
8.
常用距离有( )。选项: A:马氏距离 B:欧氏距离 C:绝对距离 D:切比雪夫距离 E:兰氏距离 F:明氏距离
9.
聚类分析中最常用的距离有( ) 选项: A、切比雪夫距离; B、欧几里的距离; C、曼哈坦距离; D、明可夫斯基距离
10.
以下哪种技术不是人脸匹配中使用的度量算法?( ) 选项:A、欧式距离 B、曼哈顿距离 C、马氏距离 D、记忆网络
11.
在基本K均值算法里,当邻近度函数采用曼哈顿距离的时候,质心是簇中各点到中心的距离的均值 ( )选项: A:曼哈顿距离 B:欧式距离 C:余弦距离 D:Bregman散度
12.
在基本K均值算法里,当邻近度函数采用曼哈顿距离的时候,质心是簇中各点到中心的距离的均值 ( ) 选项:A、曼哈顿距离 B、欧式距离 C、余弦距离 Bregman散度
13.
当数据各个变量的差异较大时,采用哪种距离定义方法相对来说更合适:? 明氏距离欧式距离契比雪夫距离马氏距离
14.
当数据各个变量的差异较大时,采用哪种距离定义方法相对来说更合适:? 契比雪夫距离欧式距离明氏距离马氏距离
15.
当数据各个变量的差异较大时,采用哪种距离定义方法相对来说更合适:选项: A:欧式距离; B:明氏距离; C:马氏距离; D:契比雪夫距离
16.
下面( )距离对大的奇异值不敏感,适合高度偏倚的数据。选项: A:欧氏距离 B:切比雪夫距离 C:绝对距离 D:兰氏距离
17.
机器学习中,基于样本分布的距离是() 选项:A:马氏距离B:欧式距离C:曼哈顿距离D:闵可夫斯基距离
18.
()表示数据的协方差距离,是一种与数据无关的度量方式。 A.曼哈顿距离 B.马氏距离 C.余弦距离 D.欧式距离 选项:A、AB、BC、CD、D
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