數(shù)據(jù)挖掘考試題(存儲版)
【正文】 的簇。7. 相似度矩陣可以用相識度表示還可以用 表示。，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會合并有重疊的簇’s Method說法錯誤的是：( )，兩個簇的鄰近度定義為兩個簇合并時導致的平方誤差，Ward方法與組平均非常相似6. 下列關于層次聚類存在的問題說法正確的是：( )A. 具有全局優(yōu)化目標函數(shù)B. Group Average擅長處理球狀的簇C. 可以處理不同大小簇的能力D. Max對噪聲點和離群點很敏感，說法錯誤的事：( )，該操作就不能撤銷{牛奶，尿布}→{啤酒}的支持度和置信度分別為：( )TID 項 集12345{面包，牛奶}{面包，尿布，啤酒，雞蛋}{牛奶，尿布，啤酒，可樂}{面包，牛奶，尿布，啤酒}{面包，牛奶，尿布，可樂}, , , ,( )是屬于分裂層次聚類的方法。，DBSCAN使用基于密度的概念。6. 組平均是一種界于 和 之間的折中方法。（ ）4. 當兩個點之間的鄰近度取它們之間距離的平方時，Ward方法與組平均非常相似。2. 兩種層次聚類的基本方法？兩種方法的定義？3. 分別寫出Min、Max和組平均的優(yōu)缺點？4. 寫出基本凝聚層次聚類的算法？5. 由下圖已給出的距離矩陣，將Max用于6個點樣本數(shù)據(jù)集，畫出層次聚類的樹狀圖？P1P2P3P4P5P6P1P2P3P4P5P6考試題+答案一．選擇題1. 當不知道數(shù)據(jù)所帶標簽時，可以使用哪種技術促使帶同類標簽的數(shù)據(jù)與帶其他標簽的數(shù)據(jù)相分離？(B) 2. （C）將兩個簇的鄰近度定義為不同簇的所有點對鄰近度的平
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