()这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的。
第1题:
下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。
第2题:
大数据分析中()现象会导致计算结果的失真。
第3题:
()这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的。
第4题:
符合下列()特征的乔木具有较好的透光性。
第5题:
地籍管理信息系统的多源性特征,体现在地籍数据的多时空性和(),地籍数据具有很强的时空特性。
第6题:
在噪声数据中,波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。
第7题:
具有很强的异质性
易受人的因素影响
偶然性和独特性
目的性
第8题:
数据规模宏大
通常需要迭代式计算
高维数据的噪声
数据间的伪相关
第9题:
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
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
JP聚类是基于SNN相似度的概念
JP聚类的基本时间复杂度为O(m)
第10题:
关联分析
趋势分析
分类和预测
聚类分析
离群点分析
第11题:
第12题:
对
错
第13题:
单元刚度矩阵和总体刚度矩阵都具有的共同特性为()
第14题:
下面属于数据集的一般特性的有:()
第15题:
教育科学研究具有社会科学研究的特性表现在()。
第16题:
制度性环境对创业的影响深远,特别是(),具有很强的主动性和主导性
第17题:
全站仪三维坐标测量应输入的数据是()。
第18题:
使得大数据分析的处理时间过长的主要原因有()。
第19题:
枝叶稀疏
树形峭立
分枝点高
春季发叶早
第20题:
高维数据的噪声累加
数据间的伪相关
奇异数据
低维数据的噪声累加
第21题:
后视点平面坐标
测站点三维坐标
仪器点和棱镜高
待测点三维坐标
以上都是
第22题:
多方面
多种类
多角度
多尺度
第23题:
对称性
分块性
正交性
奇异性
稀疏性
第24题:
高维性
规模
稀疏性
噪声和离群点