32、层次凝聚式聚类(HAC)算法中,单连接方法计算样本间的最短距离,即最大相似度;全连接方法计算样本间的最长距离,即最小相似度。
第1题:
A.欧几里得距离
B.明科夫斯基距离
C.余弦距离
D.Jaccard距离
第2题:
A.按照相似性和相异性进行划分后,每个群组内部各对象间的相似度会很高,而不同群组对象之间的相异度很低
B.数据处理阶段用作数据探索的工具,通过聚类发现数据间的深层次的关系等
C.运用层次的方法,依次让最相似的数据对象两两合并,这样不断地合并,最后就形成了一棵聚类树
D.直接作为模型对观察对象进行群体划分
第3题:
第4题:
对样本进行聚类,通常采用的相似性统计量()
第5题:
聚类分析中,类与类之间的距离计算方法通常有()
第6题:
前后场景间存在画面造型相似性或是人物动作的相似,利用它来转换场景的方法是()
第7题:
最短距离法
最长距离法
重心法
中心法
第8题:
属性约简
数据预处理
样本选择
样本间的相似性度量
第9题:
第10题:
要选择一条距离最短,损失最小的流程,并按最大流程量进行设计计算
要选择一条距离最长,损失最小的流程,并按最大流程量进行设计计算
要选择一条距离最长,损失最小的流程,并按最小流程量进行设计计算
要选择一条距离最短,损失最小的流程,并按最小流程量进行设计计算
第11题:
第12题:
平方欧几里德距离
余弦距离
直接相似度
共享最近邻
第13题:
第14题:
数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。
A.聚簇问的相似性很高,而不同的聚簇内的相似性很低
B.聚簇内的相似性很低,而不同的聚簇间的相似性很高
C.聚簇间的相似性很低,而不同的聚簇内的相似性很低
D.聚簇内的相似性很高,而不同的聚簇间的相似性很低
A.
B.
C.
D.
第15题:
第16题:
考虑这么一种情况:一个对象碰巧与另一个对象相对接近,但属于不同的类,因为这两个对象一般不会共享许多近邻,所以应该选择()的相似度计算方法。
第17题:
对样本进行聚类,通常采用的相似性统计量有()
第18题:
聚类方法的核心问题是()。
第19题:
绝对距离
欧氏距离
夹角余弦
相关系数
切比雪夫距离
第20题:
对
错
第21题:
第22题:
绝对距离
欧式距离
夹角余弦
相关系数
切比雪夫距离
第23题:
相似造型连接法
道具连接法
人物语言连接法
平行式处理法
第24题:
最短距离
最大距离
平均距离
相似距离