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單項(xiàng)選擇題考慮這么一種情況：一個(gè)對(duì)象碰巧與另一個(gè)對(duì)象相對(duì)接近，但屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對(duì)象一般不會(huì)共享許多近鄰，所以應(yīng)該選擇（）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

1.單項(xiàng)選擇題 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(duì)互連性和相對(duì)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。

A.MST
B.OPOSSUM
C.Chameleon
D.Jarvis－Patrick（JP）

2.單項(xiàng)選擇題在基于圖的簇評(píng)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（）。

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

3.單項(xiàng)選擇題DBSCAN在最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度是（）。

A.O（m）
B.O（m2）
C.O（logm）
D.O（m*logm）

4.單項(xiàng)選擇題（）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

5.單項(xiàng)選擇題（）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對(duì)的平均逐對(duì)鄰近度，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

6.單項(xiàng)選擇題BIRCH是一種（）。

A.分類器
B.聚類算法
C.關(guān)聯(lián)分析算法
D.特征選擇算法

7.單項(xiàng)選擇題（）是一個(gè)觀測(cè)值，它與其他觀測(cè)值的差別如此之大，以至于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。

A.邊界點(diǎn)
B.質(zhì)心
C.離群點(diǎn)
D.核心點(diǎn)

8.單項(xiàng)選擇題在基本K均值算法里，當(dāng)鄰近度函數(shù)采用（）的時(shí)候，合適的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。

A.曼哈頓距離
B.平方歐幾里德距離
C.余弦距離
D.Bregman散度

9.單項(xiàng)選擇題簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)對(duì)象集劃分成不重疊的子集，使得每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象恰在一個(gè)子集中，這種聚類類型稱作（）

A.層次聚類
B.劃分聚類
C.非互斥聚類
D.模糊聚類

10.單項(xiàng)選擇題通過聚集多個(gè)分類器的預(yù)測(cè)來提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)稱為（）

A.組合（ensemble）
B.聚集（aggregate）
C.合并（combination）
D.投票（voting）