A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
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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(duì)高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強(qiáng)相關(guān)對(duì)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）
A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí)，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問題
A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE
最新試題
完整性，一致性，時(shí)效性，唯一性，有效性，準(zhǔn)確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個(gè)維度指標(biāo)。
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(huì)成倍的降低訪問時(shí)間。
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。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
支持向量機(jī)不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
最大似然估計(jì)的一個(gè)缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會(huì)返回零的概率估計(jì)。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
管理員不需要驗(yàn)證就可以訪問數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中的任何數(shù)據(jù)，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。