單項選擇題DBSCAN在最壞情況下的時間復雜度是（）。
A.O（m）
B.O（m2）
C.O（logm）
D.O（m*logm）
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1.單項選擇題（）將兩個簇的鄰近度定義為兩個簇合并時導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
2.單項選擇題（）將兩個簇的鄰近度定義為不同簇的所有點對的平均逐對鄰近度，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
3.單項選擇題檢測一元正態(tài)分布中的離群點，屬于異常檢測中的基于（）的離群點檢測。
A.統(tǒng)計方法
B.鄰近度
C.密度
D.聚類技術(shù)
4.單項選擇題BIRCH是一種（）。
A.分類器
B.聚類算法
C.關(guān)聯(lián)分析算法
D.特征選擇算法
5.單項選擇題（）是一個觀測值，它與其他觀測值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機制產(chǎn)生的。
A.邊界點
B.質(zhì)心
C.離群點
D.核心點
最新試題
數(shù)據(jù)收集中的拉模式需要通過定時的方式不斷地觸發(fā)，才能源源不斷地獲取對應(yīng)的數(shù)據(jù)。
題型：判斷題
要將工作申請分為兩類，并使用密度估計來檢測離職申請人，我們可以使用生成分類器。
題型：判斷題
隨機梯度下降每次更新執(zhí)行的計算量少于批梯度下降。
題型：判斷題
給定用于2類分類問題的線性可分離數(shù)據(jù)集，線性SVM優(yōu)于感知器，因為SVM通常能夠在訓練集上實現(xiàn)更好的分類精度。
題型：判斷題
無論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會給出相同的結(jié)果。
題型：判斷題
公司內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)不存在需要考慮數(shù)據(jù)隱私的環(huán)節(jié)。
題型：判斷題
當數(shù)據(jù)集標簽錯誤的數(shù)據(jù)點時，隨機森林通常比AdaBoost更好。
題型：判斷題
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。
題型：判斷題
訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過度擬合訓練數(shù)據(jù)的潛在問題。
題型：判斷題
最大似然估計的一個缺點是，在某些情況下（例如，多項式分布），它可能會返回零的概率估計。
題型：判斷題