聚类分析中，评估聚类效果好坏时，轮廓系数的值越接近1表示：_题库-百大学堂网校

当前位置：自考题库 > 管理数量方法与分析 > 试题详情

题目：聚类分析中，评估聚类效果好坏时，轮廓系数的值越接近1表示：

2024-10-31

聚类分析中，评估聚类效果好坏时，轮廓系数的值越接近1表示：
A. 聚类效果越差
B. 聚类效果越好
C. 聚类效果无法确定
D. 聚类效果与轮廓系数无关

正确答案：B

试题解析：暂无

医学高考培训班

查看更多同类试题

上一题：神经网络中的权重衰减（L2正则化）与权重消除（L1正则化）相比，主要区别是：

下一题：在支持向量机中，下列哪个参数通常用于控制模型的复杂度和泛化能力？

相关试题

时间序列分析中的ADF检验（增强的迪基-福勒检验）与DF检验相比，主要优点是：

聚类分析中，若希望得到层次化的聚类结果且不需要指定聚类数K，可以选择的算法是：

在多元线性回归分析中，若残差图中存在明显的异方差性，说明：

神经网络中的激活函数ReLU与Sigmoid相比，主要优点是：

在聚类分析中，K-means++算法是K-means算法的一种改进，主要用于：

在聚类分析中，若数据集非常大且希望快速得到聚类结果，同时不需要指定聚类数K，可以选择的算法是：

时间序列分析中的偏自相关函数（PACF）与自相关函数（ACF）相比，主要区别是：

时间序列分析中的自回归模型（AR）主要用于处理：

在多元线性回归分析中，若自变量之间存在多重共线性，会导致：

聚类分析中，K-means算法的初始聚类中心选择对：

推荐学校

湖北现代科技学校

武汉南华光电职业技术学校

武汉三新职业技术学校

湖北传媒摄影技师学院