以下是哪一個(gè)聚類算法的算法流程（）。
①構(gòu)造k－最近鄰圖。
②使用多層圖劃分算法劃分圖。
③repeat：合并關(guān)于相對(duì)互連性和相對(duì)接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。
④until：不再有可以合并的簇。
A.MST
B.OPOSSUM
C.Chameleon
D.Jarvis－Patrick（JP）
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A.K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而DBSCAN一般聚類所有對(duì)象
B.K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇
A.基于圖的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分離度
D.基于圖的凝聚度和分離度
A.O（m）
B.O（m2）
C.O（logm）
D.O（m*logm）
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法
A.MIN（單鏈）
B.MAX（全鏈）
C.組平均
D.Ward方法
最新試題
由于分類是回歸的一種特殊情況，因此邏輯回歸是線性回歸的一種特殊情況。
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的潛在問(wèn)題。
通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以推測(cè)擲兩個(gè)撒子同時(shí)選中3點(diǎn)的幾率。
對(duì)于文本數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取是為了方便對(duì)于這類數(shù)據(jù)的觀察和理解。
無(wú)論質(zhì)心的初始化如何，K-Means始終會(huì)給出相同的結(jié)果。
隨機(jī)梯度下降每次更新執(zhí)行的計(jì)算量少于批梯度下降。
數(shù)據(jù)索引是保證數(shù)據(jù)處理高性能的軟件角度的一種手段，不做數(shù)據(jù)索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)是線性訪問(wèn)，但是做了索引的數(shù)據(jù)訪問(wèn)會(huì)成倍的降低訪問(wèn)時(shí)間。
當(dāng)數(shù)據(jù)集標(biāo)簽錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，隨機(jī)森林通常比AdaBoost更好。
任何對(duì)數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)系統(tǒng)的操作均需要記錄，這符合數(shù)據(jù)安全的要求。
小數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)處理最好也由計(jì)算機(jī)手段來(lái)完成。