單項(xiàng)選擇題考慮這么一種情況：一個(gè)對(duì)象碰巧與另一個(gè)對(duì)象相對(duì)接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對(duì)象一般不會(huì)共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（）的相似度計(jì)算方法。
A.平方歐幾里德距離
B.余弦距離
C.直接相似度
D.共享最近鄰
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1.單項(xiàng)選擇題
以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程（）
①構(gòu)造k－最近鄰圖。
②使用多層圖劃分算法劃分圖。
③repeat：合并關(guān)于相對(duì)互連性和相對(duì)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.MST
B.OPOSSUM
C.Chameleon
D.Jarvis－Patrick（JP）
2.單項(xiàng)選擇題在基于圖的簇評(píng)估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。
A.基于圖的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分離度
D.基于圖的凝聚度和分離度
3.單項(xiàng)選擇題DBSCAN在最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度是（）。
A.O（m）
B.O（m2）
C.O（logm）
D.O（m*logm）
4.單項(xiàng)選擇題（）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的平方誤差的增量，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法
5.單項(xiàng)選擇題（）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對(duì)的平均逐對(duì)鄰近度，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法
最新試題
下列戰(zhàn)略中屬于合資經(jīng)營(yíng)中的基本戰(zhàn)略的是（）。
題型：多項(xiàng)選擇題
在訓(xùn)練樣本集中，對(duì)于訓(xùn)練樣本數(shù)目不均衡的情況，處理方法妥當(dāng)?shù)氖牵ǎ?/p>
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測(cè)度數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的指標(biāo)可分為（）兩大類。
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因子分析的作用是（）。
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以下企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力系統(tǒng)的組織部分，正確的是（）。
題型：多項(xiàng)選擇題