（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。A、MIN（单链）B、MAX（全链）C、组平均D、Ward方法

（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。

  • A、MIN（单链）
  • B、MAX（全链）
  • C、组平均
  • D、Ward方法

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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)。
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将质点所受平均惯性力定义为单自由度体系的地震作用。()
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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．
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下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。A、JP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B、JP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C、JP聚类是基于SNN相似度的概念D、JP聚类的基本时间复杂度为O（m）
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（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。A、MIN（单链）B、MAX（全链）C、组平均D、Ward方法
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在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。A、基于图的凝聚度B、基于原型的凝聚度C、基于原型的分离度D、基于图的凝聚度和分离度
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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。
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在聚类分析当中，（）等技术可以处理任意形状的簇。A、MIN（单链）B、MAX（全链）C、组平均D、Chameleon
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在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。A、曼哈顿距离B、平方欧几里德距离C、余弦距离D、Bregman散度
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决定免疫球蛋白类与亚类的抗原决定簇位于（）。A、J链B、V区C、L链D、H链
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一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（）的离群点定义。A、概率B、邻近度C、密度D、聚类
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目的是将数据对象划分为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有高的相似度，而不同簇中的对象差别较大指的是（）。A、描述B、关联分析C、聚类分析
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检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。A、聚类技术B、邻近度C、密度D、统计方法
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单选题在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。A曼哈顿距离B平方欧几里德距离C余弦距离DBregman散度
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单选题在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。A基于图的凝聚度B基于原型的凝聚度C基于原型的分离度D基于图的凝聚度和分离度
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单选题（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。AMIN（单链）BMAX（全链）C组平均DWard方法
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单选题一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（）的离群点定义。A概率B邻近度C密度D聚类
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单选题（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。AMIN（单链）BMAX（全链）C组平均DWard方法
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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）
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判断题基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。A对B错
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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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单选题检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测A统计方法B邻近度C密度D聚类技术
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多选题在聚类分析当中，（）等技术可以处理任意形状的簇。AMIN（单链）BMAX（全链）C组平均DChameleon
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单选题决定免疫球蛋白类与亚类的抗原决定簇位于（）。AJ链BV区CL链DH链
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单选题目的是将数据对象划分为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有高的相似度，而不同簇中的对象差别较大指的是（）A描述B关联分析C聚类分析
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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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