题目内容

关于余弦相似度,不正确的是( )。

A. 余弦相似度的范围为[-1,1]
B. 余弦相似度的结果和向量的长度无关
C. 余弦相似度为-1时候,两个向量完全不相关
D. 余弦相似度为1的时候,两个向量完全相关

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KD树(K-Dimension Tree)的描述中,不正确的是( )。

A. KD树是二叉树
B. KD树可以用更高的效率来对空间进行划分
C. KD树的结构非常适合寻找最近邻居和碰撞检测
D. KD树切分时,从方差小的维度开始切分

假设有 6 个二维数据点:D={(2,3),(5,7),(9,6),(4,5),(6,4),(7,2)},第一次切分时候,切分线为( )。

A. x=5
B. x=6
C. y=5
D. y=6

KNN算法在什么情况下效果较好?( )

A. 样本较多但典型性不好
B. 样本较少但典型性好
C. 样本呈团状分布
D. 样本呈链状分布

关于KNN算法的描述,不正确的是( )。

A. 可以用于分类
B. 可以用于回归
C. 距离度量的方式通常用曼哈顿距离
D. K值的选择一般选择一个较小的值