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判断题 判断聚类和分类的区别在于用于聚类的训练样本的类标记是未知的
学科：机器学习
时间：2023-10-27 15:46:03
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题目1单选题
对于以下哪项任务,K-means聚类可能是一种合适的算法()A. 给定一个关于用户信息的数据库,自动将用户分组到不同的市场细分中B. 根据历史天气记录,预测明天的降雨量C. 给定超市中大量产品的销售数据,估计这些产品的未来销售额D. 基于许多电子邮件,确定它们是垃圾邮件还是非垃圾邮件
题目2单选题
下列关于K值说法不正确的是()A. K-Means算法的主要缺点之一为K值很难确定B. K值决定了初始质心的数量C. K 值需要人为设定,不同 K 值得到的结果一样D. 常见的选取 K 值的方法有:手肘法、轮廓系数法
题目3单选题
K-means算法和KNN算法相比较,下列说法正确的是()A. KNN和K-means都属于监督学习B. KNN和K-means都需要带标签的数据集C. KNN和K-means都是聚类算法D. KNN和K-means都需要使用到距离度量
题目4填空题
聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个"( )"题目5判断题
判断聚类和分类的区别在于用于聚类的训练样本的类标记是未知的A. 正确B. 错误
题目6判断题
聚类生成的组称为簇,簇内任意对象之间具有较高的相似度,而簇间任意对象之间具有较高的相异度A. 正确B. 错误
题目7判断题
直观上看,我们希望"物以类聚",即聚类的结果"簇内相似度"高,且"簇间"相似度也高A. 正确B. 错误
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