單項(xiàng)選擇題關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說法不正確的是（）

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(huì)合并有重疊的簇


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1.單項(xiàng)選擇題關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，下面說法正確的是（）

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

2.單項(xiàng)選擇題如下哪個(gè)不是最近鄰分類器的特點(diǎn)（）

A.它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測，不必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的模型
B.分類一個(gè)測試樣例開銷很大
C.最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測
D.可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界

3.單項(xiàng)選擇題在ID3算法中信息增益是指（）

A.信息的溢出程度
B.信息的增加效益
C.熵增加的程度最大
D.熵減少的程度最大

4.單項(xiàng)選擇題下列說明錯(cuò)誤的是（）

A.性別=“男”=>職業(yè)=“司機(jī)”，是布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.性別=“女”=>avg（收入）=2300，是一個(gè)數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.肝炎=>ALT（丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶）升高，是一個(gè)單層關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.性別=“女”=> 職業(yè)=“秘書”，是多維關(guān)聯(lián)規(guī)則

5.單項(xiàng)選擇題關(guān)于回歸分析，下列說法中錯(cuò)誤的是（）

A.作回歸分析的變量之間要有實(shí)際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象隨意進(jìn)行回歸分析，要結(jié)合專業(yè)知識對兩事物之間是否存在因果關(guān)系作出合理解釋和結(jié)論。
B.在進(jìn)行線性回歸分析進(jìn)行的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的時(shí)候，要求因變量y和自變量x都是符合總體正態(tài)的隨機(jī)變量。
C.回歸直線不要隨意外延
D.所有非線性回歸都可以轉(zhuǎn)化為線性回歸

8.單項(xiàng)選擇題決策樹中的Information Gain的計(jì)算是用來？（）

A.剪枝
B.使樹成長
C.處理缺失值和異常值
D.砍樹

9.單項(xiàng)選擇題ROC曲線凸向哪個(gè)角，代表模型越理想？（）

A.左上角
B.右上角
C.左下角
D.右下角

10.單項(xiàng)選擇題在建立線性回歸（Linear Regression）之前我們可以利用何種方法挑選重要屬性，以降低模型的復(fù)雜度？（）

A.皮爾森相關(guān)系數(shù)
B.卡方檢定
C.T-檢定
D.Z-Score