登陆题目详情
单选题 与K-Means相比,基于密度的DBSCAN的优点不包括()
学科：机器学习
时间：2023-10-28 09:52:05
相关题目
相关作业
题目1单选题
移动运营商根据用户消费的数据,将用户划分为不同的群体,使用哪种机器学习方法比较合适()A. 聚类分析B. 回归分析C. 分类分析D. 关联分析
题目2单选题
有关聚类算法错误的说法是()A. 聚类分析中的主要运算形式是距离计算B. 不是每一种聚类算法必须给出聚类的组数C. 在给数据做聚类分析前最好进行归一化处理D. 对聚类问题可以任选一种聚类算法
题目3单选题
聚类中的簇与分类中的类的关系是( )A. 簇即是类、类即是簇B. 簇是类的一种具体表现形式C. 类是簇的一种具体表现形式D. 不是一码事,但实际应用中有一定联系
题目4单选题
关于k均值聚类算法下列说法错误的是()A. 根据样本到聚类中心点的距离决定样本所在的簇B. 簇的个数算法不能自动确定C. 初始假设聚类中心点不同可能导致不同的聚类结果D. 初始假设聚类中心点必须设置在真实中心点附近
题目5单选题
在DBSCAN算法中,对数据点类型的划分中不包括()A. 中心点B. 核心点C. 边缘点D. 噪声点
题目6单选题
在DBSCAN中,对噪声点处理正确的是()A. 划分到最近的簇B. 每个噪点单独形成一个簇C. 所有的噪点合并为一个簇D. 噪点不属于任何簇直接无视
题目7单选题
与K-Means相比,基于密度的DBSCAN的优点不包括()A. 能妥善处理噪点和离群点B. 能处理不规则的数据分布C. 不需要预先设定簇的个数D. 较低的计算复杂度
题目8单选题
下面关于降维算法说法错误的是( )A. 如果原始数据特征数量太多可能会引发维数灾难B. 对高维数据降维处理后能够减小机器学习任务的计算量C. 降维能从原始数据中提取有效信息D. 降维能改善欠拟合问题
题目9单选题
下面关于主成分分析PCA的描述中错误的是()A. PCA算法的原理是将数据从原来的坐标系转换到一套新的坐标系B. 数据分布分散度最小的方向是第一个主分量的坐标轴方向C. 基于对特征值的协方差矩阵求特征根和特征向量实现PCA算法D. 最大的特征根对应的特征向量对应方差最大的新特征的转换系数
题目10单选题
PCA分析中可以通过哪个指标来帮助确定需要保留的前k个分量()A. 累计误差贡献率B. 累计协方差贡献率C. 累计方差贡献率D. 累计信息熵
下载 题海APP
拍照搜题更快捷
- 海量题库
- 无搜索限制
- 快捷拍照搜题
