‎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？（）

多项选择题采用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

单项选择题‍假设一门课将一部分内容安排成了线上内容，包括课程相关的视频和集中讨论两部分。对于线上内容学生可以自愿选择是否参加，不影响总成绩。学期结束时，老师希望对学生在线上的学习情况用KNN进行分析，老师能够统计到每个学生线上收看视频的时间，以及参与集中讨论的时间。现在老师希望做两个分类工作：（1）根据学生看视频和参与讨论的时间，将学生分成“自主学习型”（看视频较多）和“集中学习型”（参与讨论较多）两类。（2）根据学生参与线上内容的程度，将学生分成“课堂学习型”和“课堂+线上学习型”。‍试问对于上述两个分类工作，如果考虑欧式距离和余弦相似度，应该选择哪种距离函数比较合适？（）

A.（1）和（2）都选择余弦相似度
B.（1）选择欧式距离，（2）选择余弦相似度
C.（1）选择余弦相似度，（2）选欧式距离
D.（1）和（2）都选欧式距离

多项选择题假设有如下16个数据点：1，2，5，11，15，18，19，21，25，27，29，32，33，37，40，57。要聚成3类（从左到右，分别称为第一类，第二类，第三类），初始中心为10，20，30。试根据算法流程完成聚类。根据你的聚类结果，下面哪些说法是正确的？（）

A.根据初始中心，最开始1，2，5，11，15同属第一类，但后来15属于第二类了
B.聚类结束时，第二类最大，有7个数
C.聚类结束时，第三类的中心大于35
D.聚类结束时，11也属于第二类了

多项选择题​“聚类”，也是一个日常生活中的用语，在交谈中用它，人们基本也知道是什么意思。但在讨论算法的语境下（或者说作为一个技术专用术语），它有特定的含义。下面这些陈述句中所体现的情况是否属于“聚类”的范畴？（）

A.如果把人们的受教育程度分为“受过高等教育”和“没有受过高等教育”两类，张三刚从大学毕业了，因此他应该属于“受过高等教育”类别的
B.幼儿园举办亲子活动，午餐的时候，为了便于交流，特意安排家长们聚在一起，小朋友们聚在一起
C.产品经过自动检测的流水线，就被分成了次品和正品两类
D.经过长期的观察研究，发现小学生在课堂上的表现可以分为“积极踊跃”“沉静寡言”和“心里有数”三种类别

多项选择题两个整数a，b分别为55，34，采用扩展欧几里得算法得出一组解（x，y）为（13，-21），满足等式ax+by=gcd（a，b）。请选择以下正确的选项（）。

A.13是满足ax+by=gcd（a，b），x绝对值最小的整数
B.21是满足ax+by=gcd（a，b），y绝对值最小的整数
C.x的绝对值还可以减小，会引发y的绝对值发生变化
D.y的绝对值还可以减小，会引发x的绝对值发生变化