7、聚类中不属于任何簇的数据对象可以被认为是异常点

7、聚类中不属于任何簇的数据对象可以被认为是异常点


参考答案和解析
正确

相关考题:

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)。

()异常检测是数据挖掘中一个重要方面,用来发现“小的模式”(相对于聚类),即数据集中间显著不同于其他数据的对象。 A、数据研究B、异常检测C、故障检测D、危险诊断

聚类技术把( )看做对象。 A数据B数据库C簇D数据元组

在类的说明符中,被指定为私有的数据可以被以下()访问。A.程序中的任何函数B.其他类的成员函数C.类中的成员函数D.派生类中的成员函数

下列有关类和对象的叙述不正确的是( )。A.任何一个对象都归属于一个具体的类B.类与对象的关系和数据类型与变量的关系相似C.类的数据成员不允许是另一个类的对象D.一个类可以被实例化成多个对象

this指针存在的目的是() A、保证基类公有成员在子类中可以被访问B、保证每个对象拥有自己的数据成员,但共享处理这些数据成员的代码C、保证基类保护成员在子类中可以被访问D、保证基类私有成员在子类中可以被访问

下列关于成员访问权限的描述中,不正确的是( )。A.公有数据成员和公有成员函数都可以被类对象直接处理B.类的私有数据成员只能被公有成员函数以及该类的任何友元类或友元函数访问C.只有类或派生类的成员函数和友元函数可以访问保护成员D.保护成员在派生类中可以被访问,而私有成员不可以

数据挖掘中将若干个相似的数据对象组合在一起成为一个聚簇的方法称为 ______ 。

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.

面向对象中的(17)机制是对现实世界中遗传现象的模拟。通过该机制,基类的属性和方法被遗传给派生类;而(18)是指把数据以及操作数据的相关方法组合在同一单元中,使我们可以把类作为软件复用中的基本单元,提高内聚度,降低耦合度。A.复用B.消息C.继承D.变异

当不知道数据对象有哪些类型时,可以使用( )是的同类数据对象与其它类型数据对象分离。A.分类 B.聚类 C.关联规则 D.回归

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。

棕色和灰色被认为是泥土类色调,可以与()配合。A、红色B、兰色C、任何色彩

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。

在Java语言及其他的面向对象的程序语言中,对象和类具有本质的区别,以下关于对象和类的说法错误是()。A、在现实生活中,汽车可以被认为是一个类,而一辆红色福特牌汽车可以被认为是汽车类的一个对象B、类定义了一个抽象概念C、对象是对类的抽象D、对象是类的实体

在类的说明符中,被指定为私有的数据可以被以下()访问。A、程序中的任何方法B、其他类的成员方法C、本类中的成员方法D、子类中的成员方法

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

下面对静态数据成员的描述中,正确的是()。A、静态数据成员可以在类体内进行初始化B、静态数据成员不可以被类的对象调用C、静态数据成员不能受private控制符的作用D、静态数据成员可以直接用类名调用

简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作()。A、层次聚类B、划分聚类C、非互斥聚类D、模糊聚类

单选题棕色和灰色被认为是泥土类色调,可以与()配合。A红色B兰色C任何色彩

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this指针使用说法正确的是()A保证每个对象拥有自己的数据成员,但共享处理这些数据的代码。B保证基类私有成员在子类中可以被访问。C保证基类保护成员在子类中可以被访问。D保证基类公有成员在子类中可以被访问。

单选题简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作()A层次聚类B划分聚类C非互斥聚类D模糊聚类

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

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

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

判断题在非等级聚类法中,已被聚类的对象能够被重新再聚类的是最优化方法。A对B错

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