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
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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.
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
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)
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