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
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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.K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象
B.K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D.K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇
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)
A.MIN(单链)
B.MAX(全链)
C.组平均
D.Ward方法
A.MIN(单链)
B.MAX(全链)
C.组平均
D.Ward方法
A.统计方法
B.邻近度
C.密度
D.聚类技术
A.分类器
B.聚类算法
C.关联分析算法
D.特征选择算法
A.边界点
B.质心
C.离群点
D.核心点
A.曼哈顿距离
B.平方欧几里德距离
C.余弦距离
D.Bregman散度
最新试题
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