关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）。A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理B、混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题

第1题：

下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。

• A、JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇
• B、JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇
• C、JP聚类是基于SNN相似度的概念
• D、JP聚类的基本时间复杂度为O（m）

第2题：

企业内部员工绩效评价中，通常用到的指标评价值的综合合成方法有（）。

• A、减法模型
• B、主成分模型和因子模型
• C、模糊数学模型
• D、灰色聚类模型
• E、乘法模型和加乘混合模型

第3题：

数学模型按建立方法的不同可分为机理模型、统计模型和混合模型。

第4题：

在数据模型的采用中，基本思想是用两个子系统分别存储和检索空间数据与属性数据，这样的数据模型叫（）。

• A、扩展结构模型
• B、统一数据模型
• C、混合数据模型
• D、混合结构模型

第5题：

若某反应器停留时间分布规律测得的σ_θ²=0.4，则按多级混合槽模型，其模型槽数为（）。

• A、1.5
• B、1
• C、2.5

第6题：

RUP是一种什么模型（）

• A、增量模型
• B、螺旋模型
• C、快速模型
• D、混合模型

第7题：

目前已提出的3种水的结构模型，即：连续模型、（）模型和混合模型。

第8题：

第9题：

第10题：

第11题：

第12题：

第13题：

关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）。

• 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均值使用簇的基于原型的概念，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，但是DBSCAN会合并有重叠的簇

第14题：

计算机化的选址模型分为（）类。

• A、平面模型
• B、仓库模型
• C、网络模型
• D、离散或混合－整数规划模型

第15题：

关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）

• A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理
• B、混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布
• C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇
• D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题

第16题：

布拉德福分布存在着众多的分布模型，主要有（）

• A、西蒙的随机模型
• B、布鲁克斯的混合泊松分布模型
• C、纳兰南的序性流模型
• D、阿拉麦斯库的科学势扩散模型

第17题：

GIS应用模型根据所表达的空间对象的不同，可分为混合模型和（）。

• A、逻辑模型
• B、数学模型
• C、图像模型
• D、经验模型

第18题：

（）模型也成为加色法混合模型。

• A、CMY
• B、YUV和YIQ
• C、RGB
• D、HIS颜色

第19题：

一般的栽培试验属于（）。

• A、随机模型
• B、固定模型
• C、混合模型
• D、线性模型

第20题：

第21题：

第22题：

第23题：

第24题：