单项选择题
A.Ω（nlogn）B.O（nlogn）C.o（nlogn）D.θ（nlogn）
A.三个算法都能给出最优解，差别在于效率B.三个算法效率差不多，差别在于给出的解的质量C.枚举法是精确算法，遗传算法是近似算法D.遗传算法和基于最小生成树的算法都是近似算法，不同在于后者能保证近似的精度在一定范围内，前者则不能保证
如下图所示，样本中有三个类别C1、C2、C3，采用KNN分类算法，图中给出了被测数据对象X和Y在特征空间中的映射点，以X、Y为中心的圆表示对应K个与X、Y最相近点的分布情况。依据KNN的多数表决规则，X归为C3类，Y归为C2类，但感觉这个分类结果与图示有些偏差，直观上X和Y都比较接近C1。你觉得可以采取哪些措施来改进算法以避免这种情况发生？（）
A.X的问题是K值选择太小，可以适当增大K值，Y的问题是K值过大，可以适当减小K值B.Y的分类问题可能是由于样本数不平衡造成，可以考虑压缩C2类别的样本数量C.Y的问题可以考虑用加权多数表决法解决D.X的问题可能是C3类含比较异常的样本，去除异常样本数据可以提高分类准确度
采用KNN分类，表中列出了与被测对象距离最近的5个结果，采用欧式距离，有2个类别“0”、“1”。请选择以下正确的选项（）。
A.采用多数表决法，K=3时，结果为“0”类，K=5时为“1”类B.用加权多数表决法，直接用距离倒数作为权值。结果与A一致C.用加权多数表决法，直接用距离倒数作为权值。K=3和K=5时，结果均为“0”类D.采用加权表决规则后，K值越大，准确性越高
微信扫一扫,加关注免费搜题
