A.概率
B.鄰近度
C.密度
D.聚類
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A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH
A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí)，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問題
A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE
A.CURE
B.DENCLUE
C.CLIQUE
D.OPOSSUM
A.平方歐幾里德距離
B.余弦距離
C.直接相似度
D.共享最近鄰
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。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)體系中并不牽扯計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)這一環(huán)節(jié)。
數(shù)據(jù)索引就像給每條數(shù)據(jù)裝了個(gè)信箱。
使用正則表達(dá)式可以找到一個(gè)文本文件中所有可能出現(xiàn)的手機(jī)號(hào)碼。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也可以使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來存儲(chǔ)。
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。
由于決策樹學(xué)會(huì)了對(duì)離散值輸出而不是實(shí)值函數(shù)進(jìn)行分類，因此它們不可能過度擬合。
數(shù)據(jù)壓縮與解壓縮可以使得數(shù)據(jù)處理的速度加快。
通過統(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。
如果P（A B）= P（A），則P（A∩B）= P（A）P（B）。