單項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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1.單項選擇題DBSCAN在最壞情況下的時間復雜度是（）。
A.O（m）
B.O（m2）
C.O（logm）
D.O（m*logm）
2.單項選擇題（）將兩個簇的鄰近度定義為兩個簇合并時導致的平方誤差的增量，它是一種凝聚層次聚類技術。
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法
3.單項選擇題（）將兩個簇的鄰近度定義為不同簇的所有點對的平均逐對鄰近度，它是一種凝聚層次聚類技術。
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法
4.單項選擇題檢測一元正態(tài)分布中的離群點，屬于異常檢測中的基于（）的離群點檢測。
A.統(tǒng)計方法
B.鄰近度
C.密度
D.聚類技術
5.單項選擇題BIRCH是一種（）。
A.分類器
B.聚類算法
C.關聯(lián)分析算法
D.特征選擇算法
最新試題
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。
題型：判斷題
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
題型：判斷題
通常，當試圖從大量觀察中學習具有少量狀態(tài)的HMM時，我們幾乎總是可以通過允許更多隱藏狀態(tài)來增加訓練數(shù)據(jù)的可能性。
題型：判斷題
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結果。
題型：判斷題
使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。
題型：判斷題
選擇用于k均值聚類的聚類數(shù)k的一種好方法是嘗試k的多個值，并選擇最小化失真度量的值。
題型：判斷題
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計算機手段來完成。
題型：判斷題
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
題型：判斷題
當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權重是什么，總是會找到相同的解（即權重）。
題型：判斷題
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。
題型：判斷題