A.MIN(單鏈)
B.MAX(全鏈)
C.組平均
D.Ward方法
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.統(tǒng)計方法
B.鄰近度
C.密度
D.聚類技術(shù)
A.分類器
B.聚類算法
C.關(guān)聯(lián)分析算法
D.特征選擇算法
A.邊界點
B.質(zhì)心
C.離群點
D.核心點
A.曼哈頓距離
B.平方歐幾里德距離
C.余弦距離
D.Bregman散度
A.層次聚類
B.劃分聚類
C.非互斥聚類
D.模糊聚類
最新試題
最大似然估計的一個缺點是,在某些情況下(例如,多項式分布),它可能會返回零的概率估計。
使決策樹更深將確保更好的擬合度,但會降低魯棒性。
使用正則表達式可以找到一個文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機號碼。
數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計和實現(xiàn)的。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段,不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問,但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
管理員不需要驗證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù),這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問題。
由于分類是回歸的一種特殊情況,因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
通常,當試圖從大量觀察中學(xué)習(xí)具有少量狀態(tài)的HMM時,我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可能性。
經(jīng)常跟管理層打交道并進行有效地關(guān)于商業(yè)領(lǐng)域的討論有助于數(shù)據(jù)科學(xué)項目的成功。