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扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)培訓(xùn)簡述大數(shù)據(jù)挖掘測試題大全

2018-10-26 16:32:32 1616瀏覽

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1、( D )將兩個(gè)簇的鄰近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的平方誤差的增量，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。

A、MIN(單鏈)

B、MAX(全鏈)

C、組平均

D、Ward方法

2、DBSCAN在最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度是( B )。

A、O(m)

B、O(m2)

C、O(log m)

D、O(m*log m)

3、在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity(Ci , C)，簇權(quán)值為mi ，那么它的類型是( C )。

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

4、關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說法不正確的是( A )。

A、K均值丟棄被它識別為噪聲的對象，而DBSCAN一般聚類所有對象。

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會合并有重疊的簇。

5、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)于相對互連性和相對接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。④until：不再有可以合并的簇。( C )。

A、MST

B、OPOSSUM

C、Chameleon

D、Jarvis-Patrick(JP)

6、考慮這么一種情況：一個(gè)對象碰巧與另一個(gè)對象相對接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對象一般不會共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇( D )的相似度計(jì)算方法。

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

7、以下屬于可伸縮聚類算法的是( A )。

A、CURE

B、DENCLUE

C、CLIQUE

D、OPOSSUM

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