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下列哪个选项不是k-means算法的优点？A．算法简单、经典B．当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好C．处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性D．能够识别出噪声点

题目

下列哪个选项不是k-means算法的优点？

A．算法简单、经典

B．当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好

C．处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性

D．能够识别出噪声点

相似考题

1.K－means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。()此题为判断题(对，错)。

2.在下列选项中，哪个不是一个算法一般应该具有的基本特征______。A．确定性B．可行性C．无穷性D．拥有足够的情报

3.哪个不是常用的调度算法

4.下面哪个选项中哪一项属于确定性算法?A.PCAB.K-MeansC.以上都不是

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  • 第1题：

    K－means算法采用贪心策略,通过迭代优化来近似求解。()

    此题为判断题(对，错)。


    参考答案：正确

  • 第2题：

    以下哪种算法不是监督学习()

    A、决策树

    B、随机森林

    C、神经网络

    D、k-means


    答案：D

  • 第3题：

    下列哪个不是Windows NT的优点（ ）


    正确答案：A
    WindowsNT在兼容性、稳定性、性能、可靠性和移植性上均十分出色，但管理复杂。

  • 第4题：

    简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。


    正确答案:（1）k-means算法：
    优点：算法描述容易，实现简单快速
    不足：
    簇的个数要预先给定
    对初始值的依赖极大
    不适合大量数据的处理
    对噪声点和离群点很敏感
    很难检测到“自然的”簇
    （2）层次聚类算法：
    BIRCH算法：
    优点：利用聚类特征树概括了聚类的有用信息，节省内存空间；具有对象数目呈线性关系，可伸缩性和较好的聚类质量。
    不足：每个节点只能包含有限数目的条目，工作效率受簇的形状的影响大。
    C.URE算法：
    优点：对孤立点的处理能力强；适用于大规模数据处理，伸缩性好，没有牺牲聚类质量。
    缺点：算法在处理大量数据时必须基于抽样，划分等技术。
    R.OCK算法：
    优点：分类恰当，可采用随机抽样处理数据。
    缺点：最坏的情况下时间复杂度级数大。
    基于密度的聚类算法：可识别具有任意形状不同大小的簇，自动确定簇的数目，分离簇和环境噪声，一次扫描即可完成聚类，使用空间索引时间复杂度为O（NlbN）。

  • 第5题：

    K-means算法叙述正确的是（）

    • A、在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的
    • B、在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化
    • C、对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目
    • D、从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的

    正确答案:A,B,D

  • 第6题：

    下列选项中哪个不是HC轧机的优点（）

    • A、可减小压下量
    • B、使带钢板型稳定性好
    • C、提高带钢平直度
    • D、扩大辊性调整范围

    正确答案:A

  • 第7题：

    下面的哪个选项不是软件工程的宗旨（）。

    • A、开发满足用户需求的软件
    • B、研究算法
    • C、及时交付软件
    • D、生产无故障软件

    正确答案:B

  • 第8题：

    下列哪个选项不是PWM整流器具有的突出优点（）。

    • A、交流测电流谐波含量少
    • B、功率因数高
    • C、功率因素低
    • D、能量双向流动

    正确答案:C

  • 第9题：

    以下哪个选项不是雷达的优点（）

    • A、探测距离远
    • B、能探测到红外线
    • C、不受天气影响
    • D、精度较高

    正确答案:B

  • 第10题：

    下列哪种算法属于分类算法的范畴（）.

    • A、Apriori算法
    • B、k-means算法
    • C、kNN算法
    • D、FP-Growth算法

    正确答案:C

  • 第11题：

    以下算法中，不属于分类预测的典型算法的是（）

    • A、Logistic回归
    • B、决策树
    • C、K-means算法
    • D、神经网络

    正确答案:C

  • 第12题：

    多选题
    K-means算法叙述正确的是（）
    A

    在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的

    B

    在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化

    C

    对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目

    D

    从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的


    正确答案： A,B,D
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    K均值K－Means算法是密度聚类。()

    此题为判断题(对，错)。


    正确答案：错误

  • 第14题：

    在下列选项中，哪个不是一个算法一般应该具有的基本特征（ ）。

    A. 无穷性

    B. 可行性

    C. 确定性

    D. 有穷性


    正确答案：A
    作为一个算法，一般应具有以下几个基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。本题答案为A。

  • 第15题：

    在下列选项中,哪个不是一个算法一般应该具有的基本特征( )。 A.无穷性B.可行性

    在下列选项中，哪个不是一个算法一般应该具有的基本特征（ ）。

    A.无穷性

    B.可行性

    C.确定性

    D.有穷性


    正确答案：A
    作为一个算法，一般应具有以下几个基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。本题答案为A)。

  • 第16题：

    下面哪个不是常用的非对称密码算法？（）

    • A、R算法
    • B、ElGamal算法
    • C、IDEA算法
    • D、椭圆曲线密码

    正确答案:C

  • 第17题：

    K-means算法的叙述正确的是（）

    • A、在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的
    • B、在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化
    • C、对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的

    正确答案:A,B,D

  • 第18题：

    相对于模拟视频，下列哪个选项不是数字视频的优点（）

    • A、信号质量好，易于处理，传输稳定
    • B、抗干扰能力较好
    • C、便于实施加密
    • D、方便用户观看

    正确答案:D

  • 第19题：

    下列哪个选项不是电气化铁路的优点（）。

    • A、传输电气能量大
    • B、运输能力大
    • C、节约大量能源
    • D、爬坡能力强

    正确答案:A

  • 第20题：

    关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是（）.

    • A、Apriori算法
    • B、k-means算法
    • C、kNN算法
    • D、C4.5算法

    正确答案:A

  • 第21题：

    哪个不是常用的调度算法（）

    • A、轮询算法，
    • B、最大载干比算法，
    • C、正比公平算法，
    • D、最小载敢比算法.

    正确答案:D

  • 第22题：

    下列算法中，属于关联规则算法的是（）。

    • A、Apriori算法
    • B、K-means算法
    • C、C4.5算法
    • D、Page Rank算法

    正确答案:A

  • 第23题：

    单选题
    下列哪个选项不是PWM整流器具有的突出优点（）。
    A

    交流测电流谐波含量少

    B

    功率因数高

    C

    功率因素低

    D

    能量双向流动


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    单选题
    下列哪个选项不是电气化铁路的优点（）。
    A

    传输电气能量大

    B

    运输能力大

    C

    节约大量能源

    D

    爬坡能力强


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

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