判断题给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集,误差的平方和最大的那个应该被视为较优。A对B错

判断题
给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集,误差的平方和最大的那个应该被视为较优。
A

B


参考解析

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相关考题:

给定一组点,使用点之间的距离概念,将点分组为若干簇,不同簇的成员不可以相同。() 此题为判断题(对,错)。

给定一组点,使用点之间的距离概念,将点分组为若干簇,不同簇的成员可以相同。() 此题为判断题(对,错)。

K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。() 此题为判断题(对,错)。

为了消除锥度心轴的误差,可将心轴转90°进行两次测量,取两次测量结果的平均值,就可消除心轴的自身误差。( ) 此题为判断题(对,错)。

运行机构的两个电机不同步也将产生“啃轨”故障。() 此题为判断题(对,错)。

每个簇的质心centroid是该簇中所有数据对象的均值。() 此题为判断题(对,错)。

回归估计标准误差的大小主要是由剩余离差平方和与自由度决定的。() 此题为判断题(对,错)。

ARM支持两个指令集,ARM核**运行的指令集不同,分别有两个状态ARM、Thumb() 此题为判断题(对,错)。

对于给定的两个特定量,不论量值的大小,都能用绝对误差来比较误差大小。此题为判断题(对,错)。

相对误差表示 A .测量值与真实值之差 B .误差在测量值中所占的比例 C .最大的测量值与最小的测量值之差 D .测量值与平均值之差 E .测量值与平均值之差的平方和

给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集,误差的平方和最大的那个应该被视为较优。

关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象B、K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念C、K均值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、K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。

下列哪个计算被用于决定一系列组合元件的整体的误差()A、误差平均值B、误差最大值C、误差的总数D、误差平方和平方根

样本方差与随机变量数字特征中的方差的定义不同在于()。A、是由各观测值到均值距离的平方和除以样本量加1B、是由各观测值到均值距离的平方和除以样本量减1C、是由各观测值到均值距离的平方和除以样本量,而不是直接除以样本量加1D、是由各观测值到均值距离的平方和除以样本量,而不是直接除以样本量减1

真误差的平方和的平均值再开方称()A、平均误差B、中误差C、极限误差

线性回归分析中的回归平方和是指()A、实际值与平均值的离差平方和B、估计值与平均值的离差平方和C、受自变量变动影响所引起的变差D、受随机变量变动影响所产生的误差E、总变差与残差平方和之差

判断题误差是加工和检测过程中产生的,公差是设计给定的。A对B错

判断题监督分类常用的方法是K-均值算法和最大似然比法。A对B错

单选题关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()AK均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象BK均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念CK均值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DK均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

判断题在做乘除运算时,有效数字的位数取决于相对误差最大的那个数。()A对B错

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单选题真误差的平方和的平均值再开方称()A平均误差B中误差C极限误差

判断题当最大实体要求应用于被测要素时,则被测要素的尺寸公差可补偿给形状误差,形位误差的最大允许值应小于给定的公差值。A对B错

判断题样本方差是由各观测值到均值距离的平方和除以样本量。()A对B错

判断题处理平方和是处理均数与总均值的离差平方和。A对B错

判断题K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。A对B错

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