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  • 第1题:

    关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中,不正确的是( )。

    A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系
    B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析
    C.K-Means很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
    D.当簇的密度变化较大时,DBSCAN不能很好的处理,而K-Means则可以

    答案:D
    解析:
    本题考查数据挖掘的基础知识。K-Means和DBSCAN是两个经典的聚类算法,将相似的数据对象归类一组,不相似的数据对象分开。K-means算法基于对象之间的聚类进行聚类,需要输入聚类的个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类,需要确定阈值,两者的聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇,而K-means算法则不适合。若数据分布密度变化大,则这两种算法都不适用。

  • 第2题:

    3、以下关于K-means算法错误的有 ()。

    A.K-means算法需要指定簇的个数

    B.K-means算法本质上是EM(期望最大化)方法

    C.K-means算法不会出现局部极小值的问题

    D.K-means在重新计算质心,簇会发生变化


    B

  • 第3题:

    32、我们要体现台词中语言的行动性,首先要从剧本中分析出,在我们说的每句台词里,所贯穿着的人物心理历程、思想感情、思维逻辑等方面的脉络,再通过准确的语言表达把它体现出来。


    人物思维逻辑;人物心理历程;人物思想感情

  • 第4题:

    眼神可辅助口头语言表达思想感情,当然,它还不可能直接代替语言。

    A

    B



  • 第5题:

    下列关于K-Means算法的说法错误的是()。

    A.构建K-Means聚类模型需要对数据进行标准化

    B.K-Means算法涉及空间距离计算

    C.K-Means算法训练结果具有一定的随机性,所以需要多次训练

    D.K-Means算法是sklearn的cluster模块中唯一涉及距离计算的聚类算法


    在确定样本集是否可以使用kmeans算法时,可以先对数据集进行可视化观察样本集的大致分布。;初始聚类中心的选择会影响kmeans算法的收敛速度。;kmeans需要多次迭代,因此对于大的样本集速度求解比较慢。