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在层次聚类中，（）计算簇间相似度所用对象是分属两个簇的距离最远的一对样本。A．单连接法B．全连接法C．质心法D．组平均法

题目

在层次聚类中，（）计算簇间相似度所用对象是分属两个簇的距离最远的一对样本。

A．单连接法

B．全连接法

C．质心法

D．组平均法

相似考题

1.在tcp/ip协议簇的层次中，解决计算机之间通信问题是在应用层。()

2.聚簇索引是指索引项的顺序与表中记录的物理顺序一致的索引组织，在二个基本表上最多只能建立【 】个聚簇索引。

3.数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。A．聚簇问的相似性很高，而不同的聚簇内的相似性很低B．聚簇内的相似性很低，而不同的聚簇间的相似性很高C．聚簇间的相似性很低，而不同的聚簇内的相似性很低D．聚簇内的相似性很高，而不同的聚簇间的相似性很低A．B．C．D．

4.在一个基本表中可以建立多个聚簇索引。()

更多“在层次聚类中，（）计算簇间相似度所用对象是分属两个簇的距离最远的一对样本。”相关问题

  • 第1题：

    以下描述错误的是?( )

    ASVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)

    B在聚类分析中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果越好

    C在决策树中，随着树中节点变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题

    D聚类分析可以看做是一种非监督的分类


    答案：AC

  • 第2题：

    对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量（）

    • A、绝对距离
    • B、欧式距离
    • C、夹角余弦
    • D、相关系数
    • E、切比雪夫距离

    正确答案:A,B,E

  • 第3题：

    （）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。

    • A、MIN（单链）
    • B、MAX（全链）
    • C、组平均
    • D、Ward方法

    正确答案:C

  • 第4题：

    在TCP./IP协议簇的层次中，解决计算机之间通信问题是在（）


    正确答案:网际层

  • 第5题：

    如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。


    正确答案:正确

  • 第6题：

    TCP/IP协议簇的层次中，解决异构网络间计算机通信问题是在（）

    • A、主机-网络层
    • B、互联网络层
    • C、传输层
    • D、应用层

    正确答案:B

  • 第7题：

    对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量有（）

    • A、绝对距离
    • B、欧氏距离
    • C、夹角余弦
    • D、相关系数
    • E、切比雪夫距离

    正确答案:A,B,E

  • 第8题：

    以下说法正确的是（）

    • A、关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
    • B、寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其符合某种规则以及模式
    • C、数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规律，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
    • D、在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。

    正确答案:C

  • 第9题：

    单选题
    （）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。
    A

    MIN（单链）

    B

    MAX（全链）

    C

    组平均

    D

    Ward方法


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    多选题
    对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量（）
    A

    绝对距离

    B

    欧式距离

    C

    夹角余弦

    D

    相关系数

    E

    切比雪夫距离


    正确答案： C,E
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    判断题
    从点作为个体簇开始每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    判断题
    K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（ ）。

    A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系
    B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析
    C.K-Means很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
    D.当簇的密度变化较大时，DBSCAN不能很好的处理，而K-Means则可以

    答案：D
    解析：
    本题考查数据挖掘的基础知识。K-Means和DBSCAN是两个经典的聚类算法，将相似的数据对象归类一组，不相似的数据对象分开。K-means算法基于对象之间的聚类进行聚类，需要输入聚类的个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类，需要确定阈值，两者的聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇，而K-means算法则不适合。若数据分布密度变化大，则这两种算法都不适用。

  • 第14题：

    从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。


    正确答案:错误

  • 第15题：

    在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。


    正确答案:错误

  • 第16题：

    以下是哪一个聚类算法的算法流程（） ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，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）

    正确答案:C

  • 第17题：

    K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。


    正确答案:错误

  • 第18题：

    目的是将数据对象划分为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有高的相似度，而不同簇中的对象差别较大指的是（）。

    • A、描述
    • B、关联分析
    • C、聚类分析

    正确答案:B

  • 第19题：

    聚类方法的核心问题是（）。

    • A、属性约简
    • B、数据预处理
    • C、样本选择
    • D、样本间的相似性度量

    正确答案:D

  • 第20题：

    单选题
    下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。
    A

    JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇

    B

    JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇

    C

    JP聚类是基于SNN相似度的概念

    D

    JP聚类的基本时间复杂度为O（m）


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    多选题
    对样本进行聚类，通常采用的相似性统计量有（）
    A

    绝对距离

    B

    欧氏距离

    C

    夹角余弦

    D

    相关系数

    E

    切比雪夫距离


    正确答案： C,D
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    单选题
    目的是将数据对象划分为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有高的相似度，而不同簇中的对象差别较大指的是（）。
    A

    描述

    B

    关联分析

    C

    聚类分析


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    判断题
    在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    判断题
    如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析： 暂无解析

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