单选题若数据量较大,下面哪种方式比较适合()A系统聚类B快速聚类(k-means)CA和B都可以DA和B都不可以

单选题
若数据量较大,下面哪种方式比较适合()
A

系统聚类

B

快速聚类(k-means)

C

A和B都可以

D

A和B都不可以


参考解析

解析: 暂无解析

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K-means聚类中K值选取的方法是()。 A、密度分类法B、手肘法C、大腿法D、随机选取

聚类算法要解决的问题有()。 A.自动识别聚类中心个数B.类别分布比较合理C.准确度高D.快速聚类

常用的聚类分析法有( )、系统聚类法、模糊聚类法等。A.序贯聚类法B.样品聚类法C.相关聚类法D.时间聚类法

常用的聚类方法有样品聚类法、系统聚类法和( )A、B两选项暂时没有C.回归聚类分析D.平共处模糊聚类法

客户画像可以使用哪种分析方法?() A.聚类B.因子分析C.两者都可以d.两者都不可以

()比较适合描述数据在平面或空间中的分布,可以用来帮助分析数据之间的关联,或者观察聚类算法的选择和参数设置对聚类效果的影响。 A.饼状图B.柱状图C.折线图D.散点图

K均值K-Means算法是密度聚类。() 此题为判断题(对,错)。

基于聚类结构的分类有()。 A.分解方式B.凝聚方式C.R型聚类D.Q型聚类

关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中,不正确的是( )。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析C.K-Means很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D.当簇的密度变化较大时,DBSCAN不能很好的处理,而K-Means则可以

简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点。

若数据量较大,下面哪种方式比较适合()A、系统聚类B、快速聚类(k-means)C、A和B都可以D、A和B都不可以

常用的聚类分析法有()、系统聚类法、模糊聚类法等。A、序贯聚类法B、样品聚类法C、相关聚类法D、时间聚类法

基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异?()A、机器学习系统节省人力,更自动化B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法D、机器学习可以从海量的数据中获取经验,而不受限于具体维度

聚类分析包括哪两种类型()。A、指标之间的聚类和变量之间的聚类B、变量之间的聚类和样品之间的聚类C、样品之间的聚类和总体之间的聚类D、指标之间的聚类和总体之间的聚类

K-means算法叙述正确的是()A、在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D、从K-means算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的

K-means算法的叙述正确的是()A、在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的

常用的聚类方法有样品聚类法、系统聚类法和()A、图论聚类法B、动态聚类法C、回归聚类分析D、平共处模糊聚类法

K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性,是因为()A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C、变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响D、变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的

层次聚类的聚类方式有()A、凝聚方式聚类B、分解方式聚类C、Q型聚类D、R型聚类

聚类分析也有不同的分类:按聚类方法可分为系统聚类和()。A、指标聚类B、系统聚类C、动态聚类D、产品聚类

聚类分析也有不同的分类:按聚类变量可分为样品聚类和()。A、指标聚类B、系统聚类C、动态聚类D、产品聚类

下列哪种算法属于聚类算法的范畴().A、Apriori算法B、k-means算法C、kNN算法D、C4.5算法

多选题层次聚类的聚类方式有()A凝聚方式聚类B分解方式聚类CQ型聚类DR型聚类

单选题常用的聚类分析法有()、系统聚类法、模糊聚类法等。A序贯聚类法B样品聚类法C相关聚类法D时间聚类法

单选题常用的聚类方法有样品聚类法、系统聚类法和()A图论聚类法B动态聚类法C回归聚类分析D平共处模糊聚类法

问答题简述系统聚类与K-means聚类的基本原理。

单选题K-means算法的缺点不包括()AK必须是事先给定的B选择初始聚类中心C对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D可伸缩、高效