A.K均值丟棄被它識別為噪聲的對象,而DBSCAN一般聚類所有對象
B.K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇,即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn),但是DBSCAN會合并有重疊的簇
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A.當(dāng)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
A.它使用具體的訓(xùn)練實例進行預(yù)測,不必維護源自數(shù)據(jù)的模型
B.分類一個測試樣例開銷很大
C.最近鄰分類器基于全局信息進行預(yù)測
D.可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界
A.信息的溢出程度
B.信息的增加效益
C.熵增加的程度最大
D.熵減少的程度最大
A.性別=“男”=>職業(yè)=“司機”,是布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.性別=“女”=>avg(收入)=2300,是一個數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.肝炎=>ALT(丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶)升高,是一個單層關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.性別=“女”=> 職業(yè)=“秘書”,是多維關(guān)聯(lián)規(guī)則
A.作回歸分析的變量之間要有實際意義,不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象隨意進行回歸分析,要結(jié)合專業(yè)知識對兩事物之間是否存在因果關(guān)系作出合理解釋和結(jié)論。
B.在進行線性回歸分析進行的數(shù)據(jù)準備的時候,要求因變量y和自變量x都是符合總體正態(tài)的隨機變量。
C.回歸直線不要隨意外延
D.所有非線性回歸都可以轉(zhuǎn)化為線性回歸
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時間序列的問題需考慮下列何者()。
關(guān)于變異系數(shù)的表述,下列說法正確的是()。
關(guān)于樸素貝葉斯算法,下列說法正確的是()。
供應(yīng)商的物流服務(wù)水平可以從()方面來衡量。
面談?wù){(diào)查的詢問方式一般有()。
用邏輯回歸方法得到的分析結(jié)果中,其中預(yù)測為正類的有102個,其中78個預(yù)測正確。預(yù)測為負類的有115個,其中83個預(yù)測正確。那么正類的precision和recall各是多少()。
SVM算法的缺點包括()。
以下企業(yè)核心競爭力系統(tǒng)的組織部分,正確的是()。
當(dāng)買方資產(chǎn)專用性高,而賣方資產(chǎn)專用性低時,賣方企業(yè)選擇的戰(zhàn)略不是以下哪幾項()。
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