判断题从点作为个体簇开始每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。A对B错
判断题
从点作为个体簇开始每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。
A
对
B
错
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解析：
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在Excel2003要创建一个簇状柱行图并将该图表作为对象插入在工作表中,应执行()。 A.视图图表选择“簇状柱行图”下一步完成数据区域输入下一步输入“图表选项”内容下一步选择“作为其中的对象插入”确定B.格式图表选择“簇状柱行图”下一步完成数据区域输入下一步输入“图表选项”内容下一步选择“作为其中的对象插入”确定C.插入图表选择“簇状柱行图”下一步完成数据区域输入下一步输入“图表选项”内容下一步选择“作为其中的对象插入”确定D.文件图表选择“簇状柱行图”下一步完成数据区域输入下一步输入“图表选项”内容下一步选择“作为其中的对象插入”确定
双抗体夹心ELISA法是检测A、抗体最常用的方法B、抗原最常用的方法C、至少含有两个抗原决定簇的多价抗体的方法D、至少含有1个抗原决定簇的多价抗原的方法E、至少含有1个抗原决定簇的单价抗原的方法
已知关系：STUDENT(sno，sname，grade)，以下关于命令 “CREATE CLUSTER INDEX s_index ON student (grade)” 的描述中，正确的是( )。A．按成绩降序创建了一个聚簇索引B．按成绩升序创建了一个聚簇索引C．π按成绩降序创建了一个非聚簇索引D．按成绩升序创建了一个非聚簇索引
数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。A．聚簇问的相似性很高，而不同的聚簇内的相似性很低B．聚簇内的相似性很低，而不同的聚簇间的相似性很高C．聚簇间的相似性很低，而不同的聚簇内的相似性很低D．聚簇内的相似性很高，而不同的聚簇间的相似性很低A．B．C．D．
以下描述错误的是?( ) ASVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)B在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好C在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题D聚类分析可以看做是一种非监督的分类
已知关系：STUDENT(sno，sname，grade)，以下关于命令 “CREATECLUSTER INDEXS_index ONStudent(grade)”的描述中，正确的是A．按成绩降序创建了一个聚簇索引B．按成绩升序创建了一个聚簇索引C．按成绩降序创建了一个非聚簇索引D．按成绩升序创建了一个非聚簇索引
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
以下是哪一个聚类算法的算法流程（） ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。A、MSTB、OPOSSUMC、ChameleonD、Jarvis－Patrick（JP）
开始将N个样品各自作为一类，将规定样品之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离，重复进行两个最近类的合并，每次减少一类，直至所有的样品合并为一类，此种聚类方法是（）A、K－meansB、SOM聚类C、系统聚类D、有序聚类
单选题下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。AJP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇BJP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇CJP聚类是基于SNN相似度的概念DJP聚类的基本时间复杂度为O（m）
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
判断题如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。A对B错