第十五章测试
1.在有监督学习中, 我们如何使用聚类方法? ( )
A:在进行监督学习之前, 我们不能新建聚类类别 B:我们可以先创建聚类类别, 然后在每个类别上用监督学习分别进行学习 C:我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习 D:我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项, 然后再用监督学习分别进行学习
答案:BD
2.以下描述错误的是?( )
A:决策树是一种较好的分类算法 B:在聚类分析中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果越好 C:在决策树中,随着树中节点变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题 D:聚类分析可以看做是一种非监督的分类 3.以下属于聚类算法的是( )。
A:Apriori B:K-Means C:决策树 D:KNN 4.这些数据特性都是对聚类分析具有很强影响的。( )
A:高维性 B:噪声和离群点 C:稀疏性 D:规模 5.数据挖掘的挖掘方法包括:( )
A:聚类分析 B:回归分析 C:神经网络 D:决策树算法 6.在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。( )
A:对 B:错 7.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。( )
A:错 B:对 8.K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。( )
A:对 B:错 9.如果一个对象不强属于任何簇,那么该对象是基于聚类的离群点。( )
A:对 B:错 10.聚类(clustering)是这样的过程:它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。 ( )
A:错 B:对

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