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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

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，它搜索一組權重，這組權重可以對數(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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