题目内容

关于聚类任务说法正确的是(____)。

A. 聚类试图将数据集的样本划分为若干个类簇,从而每个簇对应一个潜在的类别
B. 聚类用于寻找数据内在的分布结构,常作为分类等其他学习任务的前驱过程
C. 聚类算法涉及性能度量和距离计算两个基本问题
D. 以上都不对

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能用于有序属性的距离计算有(_____)。

A. 欧式距离
B. 曼哈顿距离
C. 闵可夫斯基距离
D. VDM距离

下列哪个情形不适合作为k-means迭代终止的条件?

A. 前后两次迭代中,每个聚类中的成员不变
B. 前后两次迭代中,每个聚类中样本的个数不变
C. 前后两次迭代中,每个聚类的中心点不变
D. 迭代次数达到预设上限值

关于k-means说法不正确的是(_____)。

A. k-means丢弃被它识别为噪声的对象
B. k-means使用簇的基于原型的概念
C. k-means很难处理非球形簇和不同大小的簇
D. k-means对离群点、噪声敏感

已知:大脑是由很多个叫神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型。给定上述关于神经网络的描述,什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型(_____)。

A. 加入更多层,使神经网络的深度增加.
B. 有维度更高的数据
C. 当这是一个图形识别的问题时
D. 以上都不正确