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以寻找最大边缘超平面为目的,以及构建相应的分类决策函数来分类的算法是()
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以寻找最大边缘超平面为目的,以及构建相应的分类决策函数来分类的算法是()
A、决策树
B、线性判别分析
C、线性可分支持向量机
D、随机森林
正确答案:C
Tag:
线性
目的
向量
时间:2024-03-21 12:14:54
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对于解决小样本、非线性及高维模式识别问题,()表现出许多特有的优势。
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支持向量机算法中,超平面到所有两类数据点的距离之和称为分类器的边缘。
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不知道哪些学生有相同的某些特征。考虑按照学生的考试成绩、社会实践、思想品德等方面划分奖学金的等级。通常采用()。
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非线性支持向量机通过引进核函数解决线性不可分问题。
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当不知道哪些花是同一品种,哪些花不同品种时,考虑按照花瓣长宽与花萼长宽将不同品种的花分类。通常采用()。
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不知道哪些客户有同样的购物习惯与特征等。考虑按照客户的个人资料、购物特征、购物习惯等将客户进行分类。通常采用()。
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在聚类分析中,如果新类与其他类别之间存在多个点与点之间的距离,通过计算两类重心之间的欧氏距离平方作为两类之间的距离的方法为()。
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常用的核函数有()。
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按照经济发展、教育水平、面积大小、人口等诸多方面对我国地市级以上城市进行分类。通常采用()。
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多元统计分析中的聚类分析方法既可以对样本进行分类,记为R型分类,也可以对反映事物特征的指标或变量进行分类,记为Q型分类。
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首先考虑在没有进行聚类之前,所有参加聚类过程的个体没有归入任何类别,即对于每个个体而言,自成一类的方法是()。
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在聚类过程中的类需要遵从的原则中,说明了每一个个体在同一次分类过程中只能分在一个类别当中的原则是()。
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在聚类分析中,如果新类与其他类别之间存在多个点与点之间的距离,通过用不同类的样本点两两之间的平均距离作为类间距离的方法为()。
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多元统计分析中的聚类分析方法可以对反映事物特征的指标或变量进行分类,记为()。
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Euclidean距离指的是:()
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多元统计分析中的聚类分析方法既可以对样本进行分类,记为Q型分类,也可以对反映事物特征的指标或变量进行分类,记为R型分类。
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在聚类分析中,如果新类与其他类别之间存在多个点与点之间的距离,取这些距离最大者作为两类的距离,该方法为()。
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多元统计分析中的聚类分析方法可以对样本进行分类,记为()。
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在聚类分析中,如果新类与其他类别之间存在多个点与点之间的距离,将公式作为两类的距离,按照最小距离原则吧类别之间距离最小的两类合并为一类,直至把所有样本归为一类,该方法为()。
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Chebychev距离指的是:()
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下列关于类间距确定方法说法错误的是()。
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在聚类过程中的类需要遵从的原则中,保证了类别之内个体特征的共性的原则是()。