A.决定要使用的表示的特征和结构
B.决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏
C.选择一个算法过程使评分函数最优
D.决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
A.JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇
B.JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇
C.JP聚类是基于SNN相似度的概念
D.JP聚类的基本时间复杂度为O(m)
A.概率
B.邻近度
C.密度
D.聚类
A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE
A.CURE
B.DENCLUE
C.CLIQUE
D.OPOSSUM
A.平方欧几里德距离
B.余弦距离
C.直接相似度
D.共享最近邻
以下是哪一个聚类算法的算法流程()
①构造k-最近邻图。
②使用多层图划分算法划分图。
③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。
④until:不再有可以合并的簇。
A.MST
B.OPOSSUM
C.Chameleon
D.Jarvis-Patrick(JP)
A.基于图的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分离度
D.基于图的凝聚度和分离度
A.O(m)
B.O(m2)
C.O(logm)
D.O(m*logm)
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