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以下哪些方法可以优化K-Means?
选项:
A:较少K的个数
B:增加K的个数
C:增加样本特征
D:以上都可以
都可以
增加
个数
发布时间:
2024-06-14 15:21:34
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1.
K-mEAns聚类模型中设置的K值代表分类个数 选项: A:正确 B:错误
2.
K近邻分类器的分类方法是选择k个近邻中样本个数最少的类。( )。 选项:A、对 B、错
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.
以下哪些方法是常用的非监督分类方法? 选项: A、 K均值法(K-Means) B、 IsoData C、 模糊K均值法 D、 SVM
5.
以下哪些方法不可以直接来对文本分类? 选项: A:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN B:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN C:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN D:K-Means$;$决策树$;$支持向量机$;$kNN
6.
Q统计量近似服从( )分布。 选项: A: k-1的卡方分布(k为研究的个数) B:k-1的t分布(k为研究的个数) C: k-2的卡方分布(k为研究的个数) D:k-2的t分布(k为研究的个数)
7.
关于K-means聚类说法正确的是( )。 选项: A、K-means的聚类中心是聚类中心的均值 B、K-means实现采用的是贪心策略 C、K-means的聚类中心一定是样本空间的数据 D、K-means需要事先指定K的数目
8.
有k个样本平均数,而k≥3,如果采用两两测验的方法,则会随k的增加而增加犯α错误的概率。( )选项: A:对 B:错
9.
下列算法哪些属于K-means的变种? 选项: A:KNN B:Meanshift C:k-means++ D:以上都不是
10.
(单选题,1.0分) 对应GradientBoosting tree算法, 以下说法正确的是 1.当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合 2.当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合 3.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低variance 4.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias 选项: A: 2和4 B: 2和3 C: 1和3 D: 1和4
11.
以下哪些方法可以直接来对文本分类( ) 选项: A:K-Means B:决策树 C:支持向量机 D:kNN
12.
下列聚类算法中不需要指定聚类个数的是() 选项: A、K-Means B、 层次聚类 C、 DBSCAN D、 GMM
13.
以下哪个不是深度学习中的优化算法? 选项: A: SGD B: Adagrad C: Adadelta D: K-means
14.
以下哪些方法不可以直接来对文本分类?( )选项: A:K-Means B:决策树 C:支持向量机 D:kNN
15.
以下哪种方法可以应用于PRM和RRT中快速寻找最近邻点 选项: A:K近邻 B:KD Tree C:K-Means D:A*
16.
k=1000 while k>1: print(k) k=k/2上述代码的运行结果包含()个数字。
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