皮皮学，免费搜题
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【判断题】
光伏建筑一体化系统的效率很大程度上取决于光伏板的方位角和倾斜角。
A.
正确
B.
错误
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参考答案：
参考解析：
知识点：
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皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【单选题】下列式子正确的是（   ）
A.
B.
C.
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【多选题】以下有关聚类算法，不正确的说法是哪些？
A.
对于基于密度的聚类而言，不是根据样本的距离，而是根据样本的密度进行分组的。
B.
在基于密度的聚类中，样本的邻域距离阈值参数不同，可能得到不同的聚类结果。
C.
在聚类过程中，非数值型属性必须转为数值属性才能进行聚类分析。
D.
在使用kmeans聚类时，k值总是很容易给出。
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【单选题】下列式子正确的是(    )
A.
B.
C.
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【单选题】以下不属于影响聚类算法结果的主要因素有()
A.
已知类别的样本质量
B.
分类准则
C.
特征选取
D.
模式相似性测度
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【判断题】在快速运球中,突然急停时,手按拍球的前上方
A.
正确
B.
错误
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【单选题】下列表述最能全面反映生命伦理学研究的范围的是
A.
研究人的生命质量和生命价值
B.
研究动植物的生命质量和生命价值
C.
研究与人类健康有关的社会问题
D.
研究生命科学和整个卫生保健领域
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【单选题】下列式子正确的是
A.
B.
C.
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【多选题】下列属于k-means算法的不足的是
A.
簇个数k需要预先指定，但实际上难以确定
B.
由于簇的质心(即均值)作为簇中心进行新一轮聚类计算，孤立点和噪声点会导致簇质心偏离真正的数据密集区，所以k-means对噪声点和孤立点很敏感
C.
不能用于发现非凸形状的簇，或具有各种不同大小或密度的簇。例如图3-1所示的两个簇，用k-means划分方法不能正确识别，原因在于它们所采用的簇的表示及簇间相似性度量不能反映这些自然簇的特征
D.
只能用于处理数值属性的数据集，不能处理包含分类属性的数据集
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【单选题】下面有关聚类的说法不正确的是？
A.
kmeans算法各聚类中心与其几何重心是重合的，对于凸型数据集初始的假设聚类中心尽量距离远一些。
B.
在计算样本之间的距离时，对样本不同量纲的数据属性进行标准化是必要的。
C.
Kohonon神经网络在计算过程中需要计算样本之间的距离。
D.
当聚类的组数比较多时，可以把距离较近的簇合并。
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【简答题】进行关联规则挖掘时，需要（ ） A . 置信度和支持度都越高越好 B. 置信度越高越好，支持度越低越好C . 置信度和支持度都越低越好 D. 置信度越低越好，支持度越高越好2. 下列属于关联规则分析算法的是（ ）A. Apriori算法 B. k-means算法 C. k-medoids算法 D. 判定树算法3. 下列不属于数据挖掘重要步骤的是（ ）A . 数据预处理阶段 B. 挖掘阶段C . 评...
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B.
在基于密度的聚类中，样本的邻域距离阈值参数不同，可能得到不同的聚类结果。
C.
在聚类过程中，非数值型属性必须转为数值属性才能进行聚类分析。
D.
在使用kmeans聚类时，k值总是很容易给出。
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A.
B.
C.
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【单选题】以下不属于影响聚类算法结果的主要因素有()
A.
已知类别的样本质量
B.
分类准则
C.
特征选取
D.
模式相似性测度
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A.
正确
B.
错误
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A.
研究人的生命质量和生命价值
B.
研究动植物的生命质量和生命价值
C.
研究与人类健康有关的社会问题
D.
研究生命科学和整个卫生保健领域
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A.
B.
C.
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A.
簇个数k需要预先指定，但实际上难以确定
B.
由于簇的质心(即均值)作为簇中心进行新一轮聚类计算，孤立点和噪声点会导致簇质心偏离真正的数据密集区，所以k-means对噪声点和孤立点很敏感
C.
不能用于发现非凸形状的簇，或具有各种不同大小或密度的簇。例如图3-1所示的两个簇，用k-means划分方法不能正确识别，原因在于它们所采用的簇的表示及簇间相似性度量不能反映这些自然簇的特征
D.
只能用于处理数值属性的数据集，不能处理包含分类属性的数据集
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A.
kmeans算法各聚类中心与其几何重心是重合的，对于凸型数据集初始的假设聚类中心尽量距离远一些。
B.
在计算样本之间的距离时，对样本不同量纲的数据属性进行标准化是必要的。
C.
Kohonon神经网络在计算过程中需要计算样本之间的距离。
D.
当聚类的组数比较多时，可以把距离较近的簇合并。
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【简答题】进行关联规则挖掘时，需要（ ） A . 置信度和支持度都越高越好 B. 置信度越高越好，支持度越低越好C . 置信度和支持度都越低越好 D. 置信度越低越好，支持度越高越好2. 下列属于关联规则分析算法的是（ ）A. Apriori算法 B. k-means算法 C. k-medoids算法 D. 判定树算法3. 下列不属于数据挖掘重要步骤的是（ ）A . 数据预处理阶段 B. 挖掘阶段C . 评...
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