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中国大学MOOC人工智能与机器学习作业答案

人工智能与机器学习

学校: 九八五题库

学校: 超星学习通

题目如下：

1. 1. 在回归模型中,下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大?

A. 多项式阶数

B. 更新权重 w 时,使用的是矩阵求逆还是梯度下降

C. 使用常数项 无

答案: 多项式阶数

2. 2. 电影投资金额和电影收入之间的关系可以用一个一元线性回归方程来表示,下列说法正确的是( )。 (单选题)

A. 投资越多收入越少

B. 投资越少收入越多

C. 投资越多收入越多

D. 投资和收入的关系不确定

答案: 投资越多收入越多

3. 3. 下面哪个回归分析的说法是正确的( )。 (单选题)

A. 回归分析是分析一个变量与其他一个(或几个)变量之间的线性关系的统计方法

B. 回归分析不需要样本训练

C. 不可以预测非数据型属性的类别

D. 非线性回归方程一般要转化为线性回归方程才比较容易求解其中的参数

答案: 非线性回归方程一般要转化为线性回归方程才比较容易求解其中的参数

4. 4. 对于非线性回归问题,以下说法错误的是哪个( )。 (单选题)

A. 可以分别求单个自变量与因变量的回归方程,然后简单求这些方程的加权和

B. 非线性回归方程的系数需要把其转化为线性回归方程才方便求解

C. 非线性回归模型的检验也可以使用R2

D. Logistic回归是一种典型的广义线性回归模型

答案: 可以分别求单个自变量与因变量的回归方程,然后简单求这些方程的加权和

5. 5. 电影投资金额和电影收入之间的关系可以用一个一元线性回归方程来表示,下列说法正确的是( )。 (单选题)

A. 投资越多收入越少

B. 投资越少收入越多

C. 投资越多收入越多

D. 投资和收入的关系不确定

答案: 投资越多收入越多

6. 6. 下列关于线性回归的说法错误的是:( )

A. 它是使用回归分析的统计学习模型来研究变量之间可能存在的关系

B. 它只能用于研究变量之间属于线性关系的场景

C. 寻找最优模型时可以通过正规方程或者梯度下降的方法进行参数优化

D. 单纯的线性回归模型比较容易出现过拟合的现象

答案: 它只能用于研究变量之间属于线性关系的场景

7. 7. 在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合(under-fitting)和过拟合(over-fitting)中影响最大?

A. 多项式阶数

B. 更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降

C. 使用常数项

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8. 8. 最小二乘参数估计得到的线性回归模型满足什么性质?

A. 均方误差为0

B. 均方误差最大

C. 均方误差最小

D. 均方误差为1

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9. 9. 在多元线性回归模型中，若某个解释变对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在()

A. 异方差

B. 序列相关

C. 多重共线性

D. 高拟合优度

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10. 10. 在回归模型中，下列哪一项对于欠拟合(under-fitting) 和过拟合(over-fitting)影响最大?

A. 更新权重w时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降

B. 多项式阶数

C. 使用常数项

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11. 11. 以下哪组变量之间存在线性回归关系?

A. 正三角形的边长与周长

B. 学生的性别与他的成绩

C. 正方形的边长与面积

D. 儿子的身高与父亲的身高

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12. 12. 一般使用以下哪种方法求解线性回归问题:()。

A. , 最小二乘法

B. 最大似然估计

C. 对数变换

D. 其他答案都不对

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13. 13. 下列关于线性回归说法错误的是()

A. 在现有模型上，加入新的变量，所得到的R^2的值总会增加

B. 线性回归的前提假设之一是残差必须服从独立正态分布

C. 残差的方差无偏估计是SSE/(n-p)

D. 自变量和残差不一定保持相互独立

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14. 14. 以下是线性回归应用场景的是

A. 医生病理诊断

B. 银行个人信用评估

C. 房价预测

D. 垃圾邮件判断

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15. 15. 在估计线性回归模型时，可以将总平方和分解为回归平方和与残差平方各，其中回归平方和表示( )

A. 被解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分

B. 被解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分

C. 解释变量的变化中可以用回归模型来解释的部分

D. 解释变量的变化中未被回归模型来解释的部分

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16. 16. 下列方法使用最大似然估计的是()。

A. 线性鉴别分析

B. 感知机

C. Logistic回归

D. SVM

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17. 17. ‏以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述错误的是()

A. 线性回归要求输入输出值呈线性关系,逻辑回归不要求

B. 逻辑回归一般要求变量服从正态分布,线性回归一般不要求

C. 线性回归计算方法一般是最小二乘法,逻辑回归的参数计算方法是似然估计法。

D. 逻辑回归用于处理分类问题,线性回归用于处理回归问题

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18. 18. 一般来说，下列哪种方法常用来预测连续独立变量?

A. 线性回归

B. 线性回归和逻辑回归都行

C. 逻辑回顾

D. 以上都不对

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19. 19. 回归问题和分类问题的区别是?

A. 回归问题与分类问题在输⼊属性值上要求不同

B. 回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的

C. 回归问题输出值是离散的,分类问题输出值是连续的

D. 回归问题有标签,分类问题没有

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20. 20. 以下哪种模型属于线性模型?

A. 逻辑回归

B. 支持向量机

C. 决策树

D. 线性回归

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21. 21. 下面哪个选项描述了线性回归模型的误差项?

A. 方差

B. 标准差

C. 残差

D. 协方差

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22. 22. 在线性模型中，以下哪个算法是用于解决回归问题?

A. 逻辑回归

B. 线性回归

C. 支持向量机

D. 决策树

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23. 23. 在线性模型中，以下哪个算法是用于解决分类问题?

A. 逻辑回归

B. 线性回归

C. 支持向量机

D. 决策树

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24. 24. 以下哪个指标用于评估线性回归模型的拟合程度?

A. 均方误差(MSE)

B. 均方根误差(RMSE)

C. 决定系数(R^2)

D. 所有上述指标

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25. 25. Logistic回归可用于()。

A. ，影响因素分析

B. ，校正混杂因素

C. ，预测

D. ，其他选项都正确

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26. 26. 构建一个最简单的线性回归模型需要几个系数(只有一个特征)?

A. 1

B. 2

C. 3

D. 4

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27. 27. 下列关于线性回归分析中的残差(Residuals)说法正确的是?

A. 以上说法都不对

B. 残差均值总是大于零

C. 残差均值总是小于零

D. 残差均值总是等于零

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28. 28. ⼀般使⽤以下哪种⽅法求解线性回归问题:( )。

A. 最⼩⼆乘法

B. 最⼤似然估计

C. 对数变换

D. A和B

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29. 29. 下面有关线性判别分析错误的说法是哪个()。

A. 通过对原始的数据进行线性变换，使得不同类的样本尽量分开

B. 线性变换可以使不同类别样本的距离加大

C. 提高不同类样本的可分性

D. 线性判别分析中线性变换可以使同类样本的方差变大

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30. 30. 在一个监督学习问题f:x→y中,输出y的值域是离散的,例如R,那么这是个回归问题

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31. 31. 回归问题和分类问题都是监督学习。

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32. 32. 回归问题和分类问题都有可能发生过拟合。

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33. 33. 在一个监督学习问题f:x→y中,输出y的值域是连续的,例如R,那么这是个回归问题。

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34. 34. 回归问题和分类问题都是监督学习。

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35. 35. 回归问题和分类问题都有可能发生过拟合。

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36. 36. 线性模型只能处理线性可分的问题。

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37. 37. 如果两个变量相关，那么它们一定是线性关系。

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38. 38. 对回归问题和分类问题的评价，最常用的指标都是准确率和召回率。

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39. 39. 随机梯度下降,每次迭代时候,使用一个样本。

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40. 40. 线性回归问题就是试图学习一个线性模型尽可能准确地预测新样本地输出值。

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41. 41. 线性模型只能处理线性可分的数据。

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42. 42. 线性回归主要用于解决回归问题，其因变量是连续的值。

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43. 43. 线性回归是一种有监督机器学习算法，它使用真实的标签进行训练。

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44. 44. 逻辑回归是一种广义线性回归，通过回归对数几率的方式将线性回归应用于分类任务。()

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45. 45. 回归和分类都是有监督学习( )。

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46. 46. 如果回归模型的评估采⽤RMSE，真实值为[200,205,300,400],预测值为[203,209,203,402],则RMSE值为____ (结果 保留⼀位⼩数)

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47. 47. 如果回归模型的评估采⽤MAE,真实值为[100,150,250,350],预测值为[102,102,255,356]，则MAE值为____ (结果 保留⼀位⼩数)

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48. 48. 逻辑回归是机器学习中的一种____模型。

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49. 49. Softmax回归模型中的激活函数是____函数。

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50. 50. 在线性回归模型中，我们通常使用____来求解最优的权重向量。

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51. 51. 在线性模型中，我们的目标是找到一个最佳拟合线，使得所有数据点到这条线的距离(即 ____)最小。

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52. 52. 欠拟合的处理主要有哪些方式:()

A. 增加模型复杂度

B. 增大正则化系数

C. 减小正则化系数

D. 添加新特征

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53. 1. 支持向量机是一个分类器,超平面上的数据是支持向量,超平面以外的数据可以辅助分类。 (判断题)

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54. 2. 支持向量机(SVM)是一种无监督学习算法。

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55. 3. SVM的数据需要归一化或者标准化。

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56. 4. 支持向量机只能处理二分类问题 。

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57. 5. 支持向量机的优化目标就是找一个超平面，使得空间中距离超平面最近的点 到超平面的集合间隔尽可能大，这些点称为支持向量。

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58. 6. 支持向量机是一种监督学习算法，用于解决分类问题和回归问题

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59. 7. 在SVM领域中,margin的含义是( )。 (单选题)

A. 盈利率

B. 马金

C. 间隔

D. 保证金

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60. 8. 线性SVM和一般线性分类器的区别主要是( )。 (单选题)

A. 是否进行了空间映射

B. 是否确保间隔最大化

C. 是否能处理线性不可分问题

D. 训练误差通常较低

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61. 9. 支持向量(support vectors)指的是( )。 (单选题)

A. 对原始数据进行采样得到的样本点

B. 决定分类面可以平移的范围的数据点

C. 位于分类面上的点

D. 能够被正确分类的数据点

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62. 10. 在SVM的求解过程中,支持向量与α的关系是( )。 (单选题)

A. alpha=0的数据点是支持向量

B. alpha>0的数据点是支持向量

C. alpha<0的数据点是支持向量

D. 两者没有固定关系

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63. 11. 在SVM当中,主要的运算形式是( )。 (单选题)

A. 向量内积

B. 矩阵乘法

C. 矩阵转置

D. 矩阵分解

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64. 12. 在SVM当中进行空间映射的主要目的是( )。 (单选题)

A. 降低计算复杂度

B. 提取较为重要的特征

C. 对原始数据进行标准化

D. 提高原始问题的可分性

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65. 13. 对于SVM,在映射后的高维空间直接进行计算的主要问题是( )。 (单选题)

A. 模型可解释性差

B. 计算复杂度高

C. 容易出现奇异矩阵

D. 容易出现稀疏矩阵

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66. 14. 使用支持向量机对新闻主题进行分类的步骤不包括( )。 (单选题)

A. 获取数据

B. 将文本转化为向量

C. 选取特征值

D. 分割数据集

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67. 15. 使用支持向量机对新闻主题分类的例子,选取了( )组数据来训练模型。 (单选题)

A. 20

B. 15

C. 3

D. 5

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68. 16. 下列关于支持向量机的用法正确的是?( )

A. 当数据是线性可分时，可以考虑支持向量机的基本型

B. 当数据是线性不可分时，可以考虑引入核函数的支持向量机

C. 若使用引入核函数的支持向量机，可以通过模型选择等技术挑选较为合适的核函数

D. 所有选项都是正确的

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69. 17. 在SVM中, margin的含义是()

A. 间隔

B. 损失误差

C. 差额

D. 幅度

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70. 18. 在支持向量机(SVM)中，支持向量是指:

A. 在决策边界上的样本点

B. 模型训练时起到关键作用的样本点

C. 模型预测时起到关键作用的样本点

D. 在决策边界上的特征点

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71. 19. SVM算法的最小时间复杂度是O(n^2)。基于这一点,以下哪种规格的数据集并不适用于该算法?

A. 大数据集

B. 不受数据集大小的影响

C. 中数据集

D. 小数据集

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72. 20. 下列哪个算法可以用于解决SVM问题?

A. K均值聚类算法

B. 决策树算法

C. 支持向量机算法

D. 神经网络算法

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73. 21. 如果一个样本空间线性可分,那么,我们能找到( )个平面来划分样本。

A. 不确定

B. 2

C. 1

D. 无数

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74. 22. 在SVM算法中，以下哪个参数用于控制模型的复杂度?

A. 正则化参数

B. 核函数类型

C. 最大迭代次数

D. 支持向量数量

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75. 23. 支持向量机(SVM)主要用于解决哪类问题?

A. 分类问题

B. 回归问题

C. 聚类问题

D. 降维问题

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76. 24. 支持向量机的简称是( )。

A. AI

B. ML

C. ANN

D. SVM

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77. 25. 在SVM当中进行空间映射的主要目的的是( )。

A. 提取较为重要的特征

B. 降低计算复杂度

C. 对原始数据进行标准化

D. 提高原始问题的可分性

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78. 26. SVM 算法的性能取决于( )。

A. 核函数的选择

B. 核函数的参数

C. 软间隔参数

D. 以上所有

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79. 27. 支持向量指的是( )。

A. 对原始数据进行采样得到的样本点

B. 决定分类面可以平移的范围的数据点

C. 位于分类面上的点

D. 能够被正确分类的数据点

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80. 28. 下面关于支持向量机的描述正确的是( )

A. 可用于多分类的问题

B. 是一种无监督学习方法

C. 是一种监督学习的方法

D. 支持非线性的核函数

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81. 29. 在现实任务中的非线性可分问题，可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在高维样本空间内____。

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82. 1. 在聚类算法中，以下哪个选项是正确的?

A. K-means算法不适用于非球形簇

B. DBSCAN算法可以处理任意形状的簇

C. 层次聚类算法可以自动确定簇的数量

D. 聚类算法无法处理动态数据(即随时间变化的数据)

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83. 2. 聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法?( )

A. , K-Means

B. DBSCAN

C. SVM

D. EM

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84. 3. 以下哪种聚类算法属于层次聚类?

A. K-means

B. DBSCAN

C. Agglomerative Hierarchical Clustering

D. Centroid Hierarchical Clustering

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85. 4. 聚类算法是一种有监督学习算法。

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86. 5. K-Means方法是基于划分的聚类方法

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87. 6. 聚类算法中的谱聚类算法是一种分层算法。

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88. 7. 聚类算法是一种无监督学习的算法( )

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89. 8. 两个向量之间的余弦距离等于1减这两个向量的余弦相似度。( )

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90. 9. k均值是一种产生聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动的确定。

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91. 10. K-means只能处理数值型数据。

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92. 11. k均值算法，是一种原型聚类算法。

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93. 12. 聚类和分类的区别在于用于聚类的训练样本的类标记是未知的。

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94. 13. 聚类的目的是对样本集合进行自动分类，以发掘数据中隐藏的信息、结构，从而发现可能的商业价值。

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95. 14. 下列哪些算法属于聚类算法?

A. k-means++

B. 二分k-means

C. k-medoids

D. DBSCAN

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96. 15. 以下哪些算法是常用的聚类算法?

A. K-means

B. DBSCAN

C. 层次聚类

D. 支持向量机

E. 决策树

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97. 16. 在K均值聚类算法中，以下哪些说法是正确的? ()

A. K均值聚类是一种有监督学习算法

B. K均值聚类的目标是将数据点划分为K个不重叠的簇

C. 初始聚类中心的选择会影响最终的聚类结果

D. K均值聚类对异常值比较敏感

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98. 17. 选择合适的聚类算法解决问题需要考虑哪些方面()

A. 数据集的特点

B. 聚类目标

C. 计算资源

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99. 18. 聚类算法是一种典型的____学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

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100. 19. 聚类算法模型评估中的SSE(The sum of squares due to error)中文意思是____。

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