超星 - 第十一讲无标签的数据分析算法（改） - 查题吧

单选题

（）是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。

A. 堆平均
B. 图平均
C. 数平均
D. 组平均

单选题

相似度矩阵可以用相似度表示还可以用（）表示。

A. 时间
B. 距离
C. 空间
D. 维度

单选题

数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。

A. 分类
B. 预测
C. 关联规则分析
D. 聚类

单选题

在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。

A. 曼哈顿距离
B. 欧几里德距离
C. 余弦距离
D. Bregman散度

多选题

以下属于聚类算法的有（）

A. K-Means
B. DBSCAN
C. Apriori
D. KNN

多选题

常见的距离度量方法包括（）

A. 欧氏距离
B. 汉明距离
C. 曼哈顿距离
D. 切比雪夫距离

多选题

属性包括的四种类型标称和（）

A. 序数
B. 区间
C. 比率
D. 斜率

多选题

组平均是一种界于（）之间的折中方法。

A. 单链
B. 全链
C. 单表
D. 全表

判断题

全链对噪声点和离群点很敏感。

A. 对
B. 错

判断题

K均值可以很好的处理不同密度的数据。

A. 对
B. 错

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