对
错
第1题:
下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。
第2题:
一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于()的离群点定义。
第3题:
如果一个关联的两端都在同一个类A上,那么该关联表示()
第4题:
对
错
第5题:
对
错
第6题:
概率
邻近度
密度
聚类
第7题:
对
错
第8题:
对
错
第9题:
对
错
第10题:
统计方法
邻近度
密度
聚类技术
第11题:
对
错
第12题:
对
错
第13题:
对象是类的虚拟例子。如果将对象比作房子,那么类就是房子的设计图纸。
第14题:
如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。
第15题:
检测一元正态分布中的离群点,属于异常检测中的基于()的离群点检测。
第16题:
对
错
第17题:
对
错
第18题:
JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇
JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇
JP聚类是基于SNN相似度的概念
JP聚类的基本时间复杂度为O(m)
第19题:
对
错
第20题:
对
错
第21题:
对
错
第22题:
对
错
第23题:
对
错