A.最小生成樹(shù)
B.單源最短路徑
C.最優(yōu)二叉搜素樹(shù)
D.哈夫曼編碼樹(shù)
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A.O（n2n）
B.O（nlogn）
C.O（n2）
D.O（n）
A.Ω（nlogn）
B.O（nlogn）
C.o（nlogn）
D.θ（nlogn）
A.三個(gè)算法都能給出最優(yōu)解，差別在于效率
B.三個(gè)算法效率差不多，差別在于給出的解的質(zhì)量
C.枚舉法是精確算法，遺傳算法是近似算法
D.遺傳算法和基于最小生成樹(shù)的算法都是近似算法，不同在于后者能保證近似的精度在一定范圍內(nèi)，前者則不能保證
?如下圖所示，樣本中有三個(gè)類別C1、C2、C3，采用KNN分類算法，圖中給出了被測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)象X和Y在特征空間中的映射點(diǎn)，以X、Y為中心的圓表示對(duì)應(yīng)K個(gè)與X、Y最相近點(diǎn)的分布情況。依據(jù)KNN的多數(shù)表決規(guī)則，X歸為C3類，Y歸為C2類，但感覺(jué)這個(gè)分類結(jié)果與圖示有些偏差，直觀上X和Y都比較接近C1。你覺(jué)得可以采取哪些措施來(lái)改進(jìn)算法以避免這種情況發(fā)生？（）
A.X的問(wèn)題是K值選擇太小，可以適當(dāng)增大K值，Y的問(wèn)題是K值過(guò)大，可以適當(dāng)減小K值
B.Y的分類問(wèn)題可能是由于樣本數(shù)不平衡造成，可以考慮壓縮C2類別的樣本數(shù)量
C.Y的問(wèn)題可以考慮用加權(quán)多數(shù)表決法解決
D.X的問(wèn)題可能是C3類含比較異常的樣本，去除異常樣本數(shù)據(jù)可以提高分類準(zhǔn)確度
采用KNN分類，表中列出了與被測(cè)對(duì)象距離最近的5個(gè)結(jié)果，采用歐式距離，有2個(gè)類別“0”、“1”。請(qǐng)選擇以下正確的選項(xiàng)（）。
A.采用多數(shù)表決法，K=3時(shí)，結(jié)果為“0”類，K=5時(shí)為“1”類
B.用加權(quán)多數(shù)表決法，直接用距離倒數(shù)作為權(quán)值。結(jié)果與A一致
C.用加權(quán)多數(shù)表決法，直接用距離倒數(shù)作為權(quán)值。K=3和K=5時(shí)，結(jié)果均為“0”類
D.采用加權(quán)表決規(guī)則后，K值越大，準(zhǔn)確性越高
最新試題
在解決活動(dòng)安排問(wèn)題時(shí)應(yīng)首先對(duì)活動(dòng)進(jìn)行排序，排序的依據(jù)是（）。
?有這樣一種算法，運(yùn)行一次可能找不到問(wèn)題的解，運(yùn)行多次就一定能找到問(wèn)題的解，且運(yùn)行次數(shù)有界，這種算法是（）。
已知f（1）=1，f（n）=f（n-1）+n，那么f（50）的作用是（）。
Prim算法適合稀疏圖，其時(shí)間復(fù)雜度只與邊的數(shù)目有關(guān)。
關(guān)于分支限界法的基本思想，下列描述正確的是（）。
在求解部分背包問(wèn)題時(shí)采用的貪心策略是（）。
使用窮舉法求解最長(zhǎng)遞增子序列的時(shí)間復(fù)雜度為（）。
?在分治法中講到快速排序，如果每次使用partion函數(shù)導(dǎo)致分組出現(xiàn)嚴(yán)重不平衡情況下，算法效率不高，最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度為O（n2），通過(guò)改造partition函數(shù)，也就是每次隨機(jī)選擇一個(gè)元素作為劃分基準(zhǔn)，這樣會(huì)很好地改善算法的性能，這種算法思想是（）。
0-1背包問(wèn)題與部分背包問(wèn)題的區(qū)別在于（）。
下面哪個(gè)問(wèn)題不是NPC問(wèn)題？（）