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A.系統(tǒng)聚類
B.Kmeans聚類
C.FCM聚類
D.密度聚類
A.read.table(“clipboard”,header =T)
B.read.table(“textdata.txt”,header =T)
C.read.table(“textdata.xlsx”,header =T)
D.read.csv(“textdata.csv”,header =T)
A.專家反復(fù)討論評(píng)定
B.判斷矩陣求平均
C.指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)
D.主觀設(shè)定
A.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
B.t (n-1)
C.χ2(pq)
D.χ2[(p-1)(q-1)]
A.誤差均方根MSE最小準(zhǔn)則
B.校正復(fù)相關(guān)系數(shù)平方準(zhǔn)則
C.Cp準(zhǔn)則
D.BIC準(zhǔn)則和AIC準(zhǔn)則
A.行輪廓矩陣
B.對(duì)應(yīng)矩陣
C.行輪廓的馬賽克圖
D.對(duì)應(yīng)分析圖
A.每一對(duì)典型變量的ui和vi方差都為1
B.同組變量任意兩個(gè)典型變量ui、uj不相關(guān)
C.只有當(dāng)i=j時(shí),ui和vi才相關(guān)
D.第一對(duì)典型變量的相關(guān)系數(shù)不一定最大
A.簡單相關(guān)關(guān)系
B.復(fù)相關(guān)關(guān)系
C.簡單回歸關(guān)系
D.典型相關(guān)關(guān)系
A.往往會(huì)更有利于對(duì)因子的解釋,但不能完全保證
B.一定會(huì)更有利于對(duì)因子的解釋
C.因子模型會(huì)擬合得更好
D.可用于對(duì)變量的聚類
A.Logistic回歸模型
B.對(duì)數(shù)線性模型
C.Cox比例模型
D.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)模型
最新試題
中心化的費(fèi)希爾判別函數(shù)與非中心化的費(fèi)希爾判別函數(shù)所起的作用本質(zhì)上相同。
?繪制變量x和y的散點(diǎn)圖的R命令是()。
?變量選擇的常用準(zhǔn)則有()。
下面屬于一般線性模型的是()。
下列哪一項(xiàng)不是判別分析的方法?()
通常容易對(duì)異常值敏感的系統(tǒng)聚類法有()
類的個(gè)數(shù)適當(dāng),類之間較為分開而類內(nèi)相近,也未出現(xiàn)不合理的過大的類,這必然是一個(gè)好的聚類結(jié)果。
不是相關(guān)關(guān)系類型的是()。
?求解矩陣A的特征值和特征向量的R命令是()。
如果多維標(biāo)度分析的距離矩陣D非歐氏型則()。