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

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

B


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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)

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。

根据检测目标的不同,恶意代码的检测方法可以分为基于主机的检测和基于网络的检测。其中,()属于基于主机的检测方式。A、基于蜜罐检测B、基于深度包检测C、基于沙箱技术检测D、基于区域的检测

根据检测目标的不同,恶意代码的检测方法可以分为()。A、基于主机的检测B、基于网络的检测C、基于宿主的检测D、基于区域的检测E、基于应用的检测

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

异常检测的任务是识别特征显著不同于其他数据的观测值,这种观测值被称为()。A、特殊点B、观察点C、离群点D、目标点

根据数据分析方法的不同,入侵检测可以分为两类()。A、基于主机和基于网络B、基于异常和基于误用C、集中式和分布式D、离线检测和在线检测

根据数据分析方法的不同,入侵检测系统可以分为()两类。A、基于主机和基于网络B、基于异常和基于误用C、集中式和分布式D、离线检测和在线检测

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单选题根据检测目标的不同,恶意代码的检测方法可以分为基于主机的检测和基于网络的检测。其中,()属于基于主机的检测方式。A基于蜜罐检测B基于深度包检测C基于沙箱技术检测D基于区域的检测

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)

判断题根据其处理所进行的空间不同,目前常用的增强技术可分为基于图像域的方法和基于变换域的方法两类。A对B错

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

单选题异常检测的任务是识别特征显著不同于其他数据的观测值,这种观测值被称为()。A特殊点B观察点C离群点D目标点

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