题目
A.聚类是无监督学习方法
B.聚类可作为分类等其他任务的预处理过程
C.聚类分析目标是使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低
D.“簇”越多说明聚类效果越好
第1题
A.聚类可作为分类等其他任务的预处理过程
B.聚类分析目标是使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低
C.“簇”越多说明聚类效果越好
D.聚类是无监督学习方法
第4题
A.在聚类分析中,簇之间的相似性越小,簇内样本的差别越小,聚类的效果就越好。
B.聚类分析是一种非监督的过程。
C.K均值算法是一种常用的聚类算法,簇的个数算法不能自动确定。
D.K均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置无关。
第6题
A.聚类(clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning)方法
B.有一些分类(classification)方法是无监督学习(unsupervised learning)
C.无监督学习(unsupervised learning)也称为聚类(clustering)
D.监督学习(supervised learning)也称为分类(classification)
第7题
A.聚类有着广泛的应用。
B.聚类可以作为其他数据挖掘分析过程的一个基础处理步骤。
C.聚类可以发现偏离多数数据对象的孤立点。
D.聚类和分类没有区别。
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