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  3. 设有m个的用户集合US={u1，…，um}，现对他们的行为数据进行处理，使得每个用户ui对应一个n维向量Vi=[vi1，…，vin]，用于表示用户ui的特征。设有函数sim(Vi，Vj) 用于判定用户ui与用户uj之间的相似性。若有算法A，能根据用户间的相

设有m个的用户集合US={u1，…，um}，现对他们的行为数据进行处理，使得每个用户ui对应一个n维向量Vi=[vi1，…，vin]，用于表示用户ui的特征。设有函数sim(Vi，Vj) 用于判定用户ui与用户uj之间的相似性。若有算法A，能根据用户间的相

admin2021-02-05  61
问题 设有m个的用户集合US={u1，…，um}，现对他们的行为数据进行处理，使得每个用户ui对应一个n维向量Vi=[vi1，…，vin]，用于表示用户ui的特征。设有函数sim(Vi，Vj) 用于判定用户ui与用户uj之间的相似性。若有算法A，能根据用户间的相似性，将US划分成k个子集合，并使属于同一子集合的客户间的相似性尽可能大，不属于同一子集合的客户间的相似性尽可能小。则算法A属于一种(    )。
选项 A、聚类算法
B、分类算法
C、关联分析算法
D、回归预测法
答案A
解析 聚类将一个数据集中的数据进行分组，使得每一组内的数据尽可能相似，而不同组间的数据尽可能的不同。它与分类的一个不同点在于，它强调同一个组中的对象有较高的相似度，不同组中的对象之间差别很大。分类和聚类的区别在于，分类事先知道有哪些类别可以分。聚类事先不知道将要分成哪些类，需有聚类算法来自动确定。综上可知，算法A属于聚类算法。
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