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关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法不正确的是( )。
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A、当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。
B、混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
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答案解析
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布描述正确。
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挑战成功
当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
2年前
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挑战失败
当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
2年前
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挑战失败
当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。
混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
2年前
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挑战失败
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
2年前
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挑战失败
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
2年前
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挑战失败
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
2年前
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挑战失败
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
2年前
abel
挑战成功
当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
3年前
chay99
挑战成功
当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
3年前
chay99
挑战失败
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
3年前
选项 A
选项 B
选项 C
选项 D
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