基于聚簇的定义:称一个节点集合为密度为 r 的聚簇,若其中每个节点至少有占比为 r 的网络邻居也属于这个节点集合。判断下述说法哪些是正确的。 A. 一个图的所有节点集合构成密度为1的聚簇 B. 两个同一密度的聚簇的并集也是该密度的聚簇 C. 一个密度为p的聚簇也是一个密度为q小于p的聚簇A.ABCB.AC.BD.C

基于聚簇的定义:称一个节点集合为密度为 r 的聚簇,若其中每个节点至少有占比为 r 的网络邻居也属于这个节点集合。判断下述说法哪些是正确的。 A. 一个图的所有节点集合构成密度为1的聚簇 B. 两个同一密度的聚簇的并集也是该密度的聚簇 C. 一个密度为p的聚簇也是一个密度为q小于p的聚簇

A.ABC

B.A

C.B

D.C


参考答案和解析
各节点之间的关系

相关考题:

第 37 题 根多分枝,聚成簇,形如鸡爪,为(  )

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)。

根多分支,聚成簇,形如鸡爪,为查看材料

在一个基本表中可以建立多个聚簇索引。()

聚簇索引是指索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引组织,在二个基本表上最多只能建立【 】个聚簇索引。

下列叙述不正确的是A.创建索引是加快表的查询速度的有效手段B.可以根据需要在基本表上建立一个或多个索引C.用户可以在最频繁查询的列上建立聚簇索引以提高查询效率D.可以根据需要在基本表上建立一个或多个聚簇索引

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 ______ 。

聚簇索引是指索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引组织,在一个基本表上最多只能建立、【 】个聚簇索引。

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.

索引从物理上分为聚簇索引和【 】。

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

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。

()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

在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。

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)

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。

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。

索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引,称之为()。A、复合索引B、唯一性索引C、聚簇索引D、非聚簇索引

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()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

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

判断题在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。A对B错

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

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

单选题索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引,称之为()。A复合索引B唯一性索引C聚簇索引D非聚簇索引