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[单选题]
确定用于在k均值算法中找到最佳聚类的最佳方法（)
A.Euclideanmethod
B.Manhattanmethod
C.Elbowmethod
D.Silhouettemethod
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A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象
B.K均值使用簇的基本原型概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D.K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但DBSCAN会合并有重叠的簇
A.适合于大样本
B.类别数目的确定具有一定的主观性
C.事先不确定要分多少类，先把每一个对象作为一类，然后一层一层分类
D.要求研究者先指定需要划分的类别个数
E.计算量较小，效率比层次聚类要高
.每个作业Ji都有2项任务分别在2台机器上完成.每个作业必须先由机器1处理,再由机器2处理.作业Ji需要机器j的处理时间为tij(=1,2,...,n;j=1,2).对于一个确定的作业调度,设Fij是作业i在机器j上完成处理的时间.所有作业在机器2上完成处理的时间和
称为该作业调度的完成时间和.批处理作业调度问题要求对于给定的n个作业,制定最佳作业调度方案,使其完成时间和达到最小.
算法设计:对于给定的n个作业,计算最佳作业调度方案.
数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件第1行有1个正整数n,表示作业数.接下来的n行中,每行有2个正整数i和j,分别表示在机器1和机器2上完成该作业所需的处理时间.
结果输出:将最佳作业调度方案及其完成时间和输出到文件output.txt.文件的第1行是完成时间和,第2行是最佳作业调度方案.
A.使用聚类算法发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现
B.使用分类对客户进行等级划分，从而实施不同的服务
C.使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系，用于推荐搜索
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