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單項選擇題
隨機選擇N個對象,每個對象初始的代表了一個簇的平均值或中心,對剩余的每個對象根據(jù)其余各個簇中心的距離,將它賦給最近的簇,然后重新計算每個簇的平均值,這個過程不斷重復,直到準則函數(shù)收斂,這種算法稱為()
A.K中心算法
B.K平均算法
C.K原型算法
D.PAM算法
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單項選擇題
()是一種用于線性和非線性數(shù)據(jù)的分類算法,它將原數(shù)據(jù)變換到高維空間,使用稱作支持向量的基本訓練元組,從中發(fā)現(xiàn)分離數(shù)據(jù)的超平面。
A.貝葉斯算法
B.支持向量機算法
C.神經(jīng)網(wǎng)絡算法
D.決策樹算法
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單項選擇題
后向傳播是一種用于分類的()算法,使用梯度下降方法,它搜索一組權(quán)重,這組權(quán)重可以對數(shù)據(jù)建模,使得數(shù)據(jù)元組的網(wǎng)絡類預測和實際類標號之間的均方差距離最小。
A.貝葉斯算法
B.支持向量機算法
C.神經(jīng)網(wǎng)絡算法
D.決策樹算法
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