下面对数据样本方差解释不正确的是()
A.方差刻画了随机变量或一组数据离散程度
B.方差(样本方差)是每个样本数据与全体样本数据平均值之差的平方和的平均数
C.方差描述了样本数据在平均值附近的波动程度
D.方差刻画了样本数据的大小
- · 有5位网友选择 A,占比50%
- · 有4位网友选择 C,占比40%
- · 有1位网友选择 B,占比10%
A.方差刻画了随机变量或一组数据离散程度
B.方差(样本方差)是每个样本数据与全体样本数据平均值之差的平方和的平均数
C.方差描述了样本数据在平均值附近的波动程度
D.方差刻画了样本数据的大小
A、当协方差值大于0 时,则两个变量线性正相关
B、当协方差值小于0 时,则两个变量线性负相关
C、当协方差值等于0 时,则两个变量线性不相关
D、当协方差值等于0 时,则两个变量线性正相关
A、最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最小
B、每个样本数据分别归属于与其距离最近的聚类质心所在聚类集合
C、每个簇类的方差累加起来最小
D、每个簇类的质心累加起来最小
A、已经达到了迭代次数上限,或者前后两次迭代中聚类质心基本保持不变
B、已经达到了迭代次数上限,或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合
C、已经形成了K个聚类集合,或者已经达到了迭代次数上限
D、已经形成了K个聚类集合,或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合
A、主成份分析是一种特征降维方法
B、主成分分析可保证原始高维样本数据被投影映射后,其方差保持最大
C、在主成分分析中,将数据向方差最大方向进行投影,可使得数据所蕴含信息没有丢失,以便在后续处理过程中各个数据“彰显个性”
D、在主成分分析中,所得低维数据中每一维度之间具有极大相关度
A、保证映射投影(即降维后)所得结果方差最大以及投影方向正交(以去除冗余度)
B、保证映射投影方向之间的方差最大以及投影方向正交(以去除冗余度)
C、保证映射投影(即降维后)所得结果相关度最大以及投影后结果方差最大
D、保证映射投影(即降维后)所得结果冗余度最小以及投影后结果方差最大
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