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
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
相关考题：
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是A、各观察点距直线的纵向距离相等B、各观察点距直线的纵向距离的平方和最小C、各观察点距直线的纵向距离的和最小D、各观察点与直线的垂直距离相等E、各观察点与直线的垂直距离的平方和最小
最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点A、距直线的纵向距离相等B、距直线的纵向距离的平方和最小C、与直线的垂直距离相等D、与直线的垂直距离的平方和最小E、距直线的纵向距离和的平方最小
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是A、各观测点距直线的纵向距离相等B、各观测点距直线的纵向距离平方和最小C、各观测点距直线的垂直距离相等D、各观测点距直线的垂直距离平方和最小E、各观测点距直线的纵向距离等于零
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是A.各观测点距直线的纵向距离相等B.各观测点距直线的纵向距离等于零C.各观测点距直线的纵向距离平方和最小D.各观测点距直线的垂直距离相等E.各观测点距直线的垂直距离平方和最小
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1，而不是直接除以样本量B:是由各观测值到均值距离的平方和除以样本量减1，而不是直接除以样本量C: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
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是( )A.各观测点距回归直线的纵向距离相等B.各观测点距回归直线的纵向距离平方和最小C.各观测点距回归直线的垂直距离相等D.各观测点距回归直线的垂直距离平方和最小E.各观测点距回归直线的纵向距离最小
哈勃关系中哈勃常数的单位是km/（s·Mpc），其物理含义是（）A、当距离每增加100万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒B、当距离每增加1万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒C、当距离每增加1000万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒D、当距离每增加10万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒
最小二乘法确定直线回归方程的原则是（ ）A、各观察点距直线纵向距离最小B、各观察点距直线纵向距离平方和最小C、各观察点距直线纵向距离相等D、各观察点距直线垂直距离平方和最小E、各观察点距直线垂直距离最小
考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法。A、平方欧几里德距离B、余弦距离C、直接相似度D、共享最近邻
最小二乘法确定直线回归方程的基本原则是使各观察点（）。A、距直线的纵向距离相等B、距直线的纵向距离的平方和最小C、与直线的垂直距离相等D、与直线的垂直距离的平方和最小E、与直线的垂直距离和的平方最小
用最小二乘法确定直线回归方程的原则是（）。A、各观察点距直线的纵向距离相等B、各观察点距直线的纵向距离的平方和最小C、各观察点距直线的纵向距离的和最小D、各观察点与直线的垂直距离相等E、各观察点与直线的垂直距离之和最小
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
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单选题最小二乘法确定直线回归方程的原则是（ ）A各观察点距直线纵向距离最小B各观察点距直线纵向距离平方和最小C各观察点距直线纵向距离相等D各观察点距直线垂直距离平方和最小E各观察点距直线垂直距离最小
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单选题哈勃关系中哈勃常数的单位是km/（s·Mpc），其物理含义是（）A当距离每增加100万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒B当距离每增加1万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒C当距离每增加1000万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒D当距离每增加10万秒差距的时候，退行速度就提高1公里每秒