簇有效性的面向相似性的度量包括（）。

（）都属于簇有效性的监督度量。

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在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。

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以下是哪一个聚类算法的算法流程（） ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。

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（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。

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如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。

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（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。

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在评价不平衡类问题分类的度量方法有如下几种（）

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下列度量不具有反演性的是（）

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从点作为个体簇开始每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。

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