多項選擇題通過數(shù)據(jù)挖掘過程所推倒出的關(guān)系和摘要經(jīng)常被稱為（）。

A.模型
B.模式
C.模范
D.模具


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1.單項選擇題下面關(guān)于Jarvis－Patrick（JP）聚類算法的說法不正確的是（）。

A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強相關(guān)對象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時間復雜度為O（m）

3.單項選擇題以下哪個聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法（）。

A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH

4.單項選擇題關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點，下面說法正確的是（）。

A.當簇只包含少量數(shù)據(jù)點，或者數(shù)據(jù)點近似協(xié)線性時，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，因為它可以使用各種類型的分布
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時不會存在問題

5.單項選擇題以下哪個聚類算法不是屬于基于原型的聚類（）。

A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE

最新試題

根據(jù)數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)工程師對于問題的理解并相互討論，然后確定需要收集數(shù)據(jù)的范圍以及種類，然后數(shù)據(jù)工程師使用數(shù)據(jù)收集工具，架構(gòu)，甚至編程的形式來進行數(shù)據(jù)收集的工作，然后并把數(shù)據(jù)收集的數(shù)據(jù)放置到對應的存儲系統(tǒng)。

題型：判斷題

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲。

題型：判斷題

隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。

題型：判斷題

任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)才能使得數(shù)據(jù)收集工作可以不間斷地按照既定的目標從目標源獲取數(shù)據(jù)。

題型：判斷題

當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。

題型：判斷題

支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。

題型：判斷題

公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。

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

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

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。

題型：判斷題