單項(xiàng)選擇題（）將兩個簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對的平均逐對鄰近度，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。

A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法


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1.單項(xiàng)選擇題檢測一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn)，屬于異常檢測中的基于（）的離群點(diǎn)檢測。

A.統(tǒng)計(jì)方法
B.鄰近度
C.密度
D.聚類技術(shù)

2.單項(xiàng)選擇題BIRCH是一種（）。

A.分類器
B.聚類算法
C.關(guān)聯(lián)分析算法
D.特征選擇算法

3.單項(xiàng)選擇題（）是一個觀測值，它與其他觀測值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。

A.邊界點(diǎn)
B.質(zhì)心
C.離群點(diǎn)
D.核心點(diǎn)

4.單項(xiàng)選擇題在基本K均值算法里，當(dāng)鄰近度函數(shù)采用（）的時候，合適的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。

A.曼哈頓距離
B.平方歐幾里德距離
C.余弦距離
D.Bregman散度

最新試題

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)訪問會成倍的降低訪問時間。

題型：判斷題

數(shù)據(jù)存儲體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。

題型：判斷題

由于決策樹學(xué)會了對離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過度擬合。

題型：判斷題

對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。

題型：判斷題

當(dāng)MAP中使用的先驗(yàn)是參數(shù)空間上的統(tǒng)一先驗(yàn)時，MAP估計(jì)等于ML估計(jì)。

題型：判斷題

假設(shè)屬性的數(shù)量固定，則可以在時間上以線性方式學(xué)習(xí)基于高斯的貝葉斯最優(yōu)分類器，而該數(shù)量是數(shù)據(jù)集中記錄的數(shù)量。

題型：判斷題

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。

題型：判斷題

數(shù)據(jù)復(fù)制或者備份均是為了從提高數(shù)據(jù)并發(fā)這個角度來設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的。

題型：判斷題

最大似然估計(jì)的一個缺點(diǎn)是，在某些情況下（例如，多項(xiàng)式分布），它可能會返回零的概率估計(jì)。

題型：判斷題

使決策樹更深將確保更好的擬合度，但會降低魯棒性。

題型：判斷題