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最近邻学习没有显式的训练过程,在训练阶段仅仅是把样本保存起来。训练时间开销为零,待收到测试样本后在进行处理,被称为“()”(即懒惰学习)。

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聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“()”。

k 近邻学习是一种常用的监督学习方法,其工作机制为:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k 个训练样本,然后基于这 k 个邻居信息进行预测。因此 k 近邻算法的核心是 k 值和距离度量的选取。

A. 对
B. 错

判断聚类和分类的区别在于用于聚类的训练样本的类标记是未知的。

A. 对
B. 错

聚类生成的组称为簇,簇内任意对象之间具有较高的相似度,而簇间任意对象之间具有较高的相异度。

A. 对
B. 错

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