你可能感興趣的試題

多項(xiàng)選擇題
尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示，這個(gè)過程包括了以下哪些步驟？（）
A.決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)
B.決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞
C.選擇一個(gè)算法過程使評分函數(shù)最優(yōu)
D.決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法
多項(xiàng)選擇題
通過數(shù)據(jù)挖掘過程所推倒出的關(guān)系和摘要經(jīng)常被稱為：（）
A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
單項(xiàng)選擇題
下面關(guān)于Jarvis－Patrick（JP）聚類算法的說法不正確的是（）。
A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點(diǎn)，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)對象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時(shí)間復(fù)雜度為O（m）
單項(xiàng)選擇題
一個(gè)對象的離群點(diǎn)得分是該對象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。
A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
單項(xiàng)選擇題
以下哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法（）。
A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
單項(xiàng)選擇題
以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基于原型的聚類（）。
A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE
單項(xiàng)選擇題
以下屬于可伸縮聚類算法的是（）。
A.CURE
B.DENCLUE
C.CLIQUE
D.OPOSSUM
單項(xiàng)選擇題
考慮這么一種情況：一個(gè)對象碰巧與另一個(gè)對象相對接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對象一般不會共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（）的相似度計(jì)算方法。
A.平方歐幾里德距離
B.余弦距離
C.直接相似度
D.共享最近鄰
單項(xiàng)選擇題
以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程（）
①構(gòu)造k－最近鄰圖。
②使用多層圖劃分算法劃分圖。
③repeat：合并關(guān)于相對互連性和相對接近性而言，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）
單項(xiàng)選擇題
在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。
A.基于圖的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分離度
D.基于圖的凝聚度和分離度

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數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題？（）

你可能感興趣的試題

尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示，這個(gè)過程包括了以下哪些步驟？（）

通過數(shù)據(jù)挖掘過程所推倒出的關(guān)系和摘要經(jīng)常被稱為：（）

下面關(guān)于Jarvis－Patrick（JP）聚類算法的說法不正確的是（）。

一個(gè)對象的離群點(diǎn)得分是該對象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。

以下哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法（）。

以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基于原型的聚類（）。

以下屬于可伸縮聚類算法的是（）。

考慮這么一種情況：一個(gè)對象碰巧與另一個(gè)對象相對接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對象一般不會共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（）的相似度計(jì)算方法。

以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程（）
①構(gòu)造k－最近鄰圖。
②使用多層圖劃分算法劃分圖。
③repeat：合并關(guān)于相對互連性和相對接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。
④until：不再有可以合并的簇。

在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。

數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題？ （）

你可能感興趣的試題

尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示，這個(gè)過程包括了以下哪些步驟？（）

通過數(shù)據(jù)挖掘過程所推倒出的關(guān)系和摘要經(jīng)常被稱為：（）

下面關(guān)于Jarvis－Patrick（JP）聚類算法的說法不正確的是（）。

一個(gè)對象的離群點(diǎn)得分是該對象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。

以下哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法（）。

以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基于原型的聚類（）。

以下屬于可伸縮聚類算法的是（）。

考慮這么一種情況：一個(gè)對象碰巧與另一個(gè)對象相對接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對象一般不會共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（）的相似度計(jì)算方法。

以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程（） ①構(gòu)造k－最近鄰圖。 ②使用多層圖劃分算法劃分圖。 ③repeat：合并關(guān)于相對互連性和相對接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。

在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。

數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題？（）

尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總結(jié)了數(shù)據(jù)的某一特征的表示，這個(gè)過程包括了以下哪些步驟？（）

一個(gè)對象的離群點(diǎn)得分是該對象周圍密度的逆。這是基于（）的離群點(diǎn)定義。

以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基于原型的聚類（）。

考慮這么一種情況：一個(gè)對象碰巧與另一個(gè)對象相對接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對象一般不會共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（）的相似度計(jì)算方法。

以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程（）
①構(gòu)造k－最近鄰圖。
②使用多層圖劃分算法劃分圖。
③repeat：合并關(guān)于相對互連性和相對接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。
④until：不再有可以合并的簇。

在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。