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在聚类算法中,使用欧氏距离作为距离度量,欧氏距离越小,两个数据相似度越低
选项:
A:正确
B:错误
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发布时间:
2024-06-06 22:43:16
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1.
在聚类算法中,使用欧氏距离作为距离度量,欧氏距离越小,两个数据相似度越低(判断题) 选项: A:正确 B:错误
2.
KNN算法中的距离度量通常采用哪些方法? 选项:A、 欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离B、 余弦相似度、皮尔逊相关系数、SVMC、 逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯D、 随机森林、神经网络、聚类算法
3.
可以用于推荐算法的距离/相似度是 选项: A、曼哈顿距离 B、欧氏距离 C、马氏距离 D、相关系数
4.
下面那些数据相似性度量适用于类别型数据?()A.欧氏距离B.杰卡德距离C.汉明距离D.曼哈顿距离
5.
在利用sklearn.cluster.AgglomerativeClustering进行凝聚聚类时,使用的默认距离度量是( )选项: A:马氏距离; B:余弦距离; C:曼哈顿距离; D:欧氏距离
6.
下面那些数据相似性度量适用于类别型数据?()A.欧氏距离B.杰卡德距离C.汉明距离D.曼哈顿距离
7.
使用离差平方和法聚类时,计算样品间的距离必须采用() 选项: A: 曼哈顿距离 B: 欧氏距离 C: 切比雪夫距离 D: 绝对值距离
8.
以下的( )相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性。 选项: A、Jaccard相似系数 B、欧氏距离 C、闵可夫斯基距离 D、曼哈顿距离
9.
以下的( )相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性。A 选项: A:Jaccard相似系数 B:欧氏距离 C:闵可夫斯基距离 D:曼哈顿距离
10.
以下的哪种相似性度量方法能够直接计算类别属性的相似性选项: A:欧氏距离; B:闵可夫斯基距离; C:Jaccard相似系数; D:曼哈顿距离
11.
以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性( ) 选项: A:Jaccard相似系数 B:闵可夫斯基距离 C:欧氏距离 D:曼哈顿距离
12.
以下的哪种相似性度量方法能够直接计算类别属性的相似性() 选项: A、欧氏距离 B、闵可夫斯基距离 C、Jaccard相似系数 D、曼哈顿距离
13.
以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性( ) 选项: A:欧氏距离 B:闵可夫斯基距离 C:Jaccard相似系数 D:曼哈顿距离
14.
采用距离衡量相似度时,距离越小相似度越大,这个距离指的是两个地物在空间分布上的距离。 选项: A:正确; B:错误
15.
以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性( )选项: A:曼哈顿距离 B:欧氏距离 C:Jaccard相似系数 D:闵可夫斯基距离
16.
5、以下的哪种相似性度量方法能够用于计算类别属性的相似性( ) 选项:A:欧氏距离|B:闵可夫斯基距离|C:Jaccard相似系数|D:曼哈顿距离
17.
距离判别法所用的距离是( )选项: A:马氏距离 B:欧氏距离 C:绝对值距离 D:欧氏平方距离
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