A.決定要使用的表示的特征和結構
B.決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞
C.選擇一個算法過程使評分函數(shù)最優(yōu)
D.決定用什么樣的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實現(xiàn)算法
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A.模型
B.模式
C.模范
D.模具
A.JP聚類擅長處理噪聲和離群點，并且能夠處理不同大小、形狀和密度的簇
B.JP算法對高維數(shù)據(jù)效果良好，尤其擅長發(fā)現(xiàn)強相關對象的緊致簇
C.JP聚類是基于SNN相似度的概念
D.JP聚類的基本時間復雜度為O（m）
A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
A.當簇只包含少量數(shù)據(jù)點，或者數(shù)據(jù)點近似協(xié)線性時，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因為它可以使用各種類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點時不會存在問題
最新試題
對于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進行特征提取是為了方便對于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
使用偏差較小的模型總是比偏差較大的模型更好。
任何對數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問是線性訪問，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問會成倍的降低訪問時間。
非結構化數(shù)據(jù)也可以使用關系型數(shù)據(jù)庫來存儲。
支持向量機不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。
完整性，一致性，時效性，唯一性，有效性，準確性是衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的六個維度指標。
當反向傳播算法運行到達到最小值時，無論初始權重是什么，總是會找到相同的解（即權重）。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個信箱。