聚类算法可以从（ ）的角度对数据进行聚类。
A: 数据的数量级
B: 样本
C: 变量
D: 其余选项三点均不是
A: 数据的数量级
B: 样本
C: 变量
D: 其余选项三点均不是
B,C
举一反三
- 聚类算法可以从（ ）的角度对数据进行聚类。 A: 样本 B: 变量 C: 数据的数量级 D: 以上三点均不是
- 以下哪个描述不是DBSCAN算法的优点() A: 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类 B: 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感 C: 聚类结果没有偏倚 D: 在样本集较大的情况下,聚类收敛时间较短
- Q型聚类法是按样本进行聚类，R型聚类法是按变量进行聚类。（ ）
- 数据聚类具有以下哪些特点？ A: 聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别 B: 聚类的依据是“样本间的相似程度” C: 聚类结果是“无遗漏”、“无重复”的 D: 数据聚类是典型的有监督学习
- 数据聚类具有以下哪些特点？ A: 聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别 B: 聚类的依据是“样本间的相似程度” C: 聚类结果是“无遗漏”、“无重复”的 D: 数据聚类是典型的的有监督学习
内容
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以下()不是聚类算法。 A: K-means算法 B: 层次聚类 C: 密度聚类 D: FP树算法
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聚类算法是一种无监督的算法，因此不需要借助任何先验知识便可以对数据进行聚类。
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以下哪个选项不是聚类算法 A: K-means B: Logistic C: DBSCAN D: 层次聚类
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以下关于DBSCAN算法说法正确的是（）。 A: 可以对任意形状的稠密数据集进 行聚类 B: 样本集的密度不均匀时，聚类质 量较好 C: 可以在聚类的同时发现异常点， 对数据集中的异常点不敏感 D: 聚类结果没有偏倚
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K-means算法适合对不规则形状的数据进行聚类。