聚类算法常用的距离测算有哪些方法
A: 欧氏距离
B: 曼哈顿距离
C: 几何距离
D: 最短距离
A: 欧氏距离
B: 曼哈顿距离
C: 几何距离
D: 最短距离
举一反三
- 在K均值聚类算法里，默认采用的距离为： A: Chebychev距离 B: 欧氏距离 C: Lance and Williams距离 D: Canberra距离
- Q型聚类的常用相似系数有（ ） A: 欧氏距离 B: 绝对距离 C: 马氏距离 D: 以上都正确
- 常用的聚类统计量有 A: 欧氏距离 B: Pearson 相关系数 C: Pearson 列联系数 D: 绝对值距离 E: 类间距离
- 下列哪个距离度量不在KNN算法中体现:( )。 A: 切比雪夫距离 B: 欧氏距离 C: 余弦相似度 D: 曼哈顿距离
- K-Means聚类算法中的K表示（ ） A: 欧几里得距离 B: 样本个数 C: 聚类中心个数 D: 曼哈顿距离