题目内容

（）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

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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

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

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

以下属于聚类算法的有（）

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