题目内容
（请给出正确答案）
A.最短距离
B.最长距离
C.重心距离
D.欧式距离
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更多“系统聚类分析中计算不同个体之间的距离可以使用的方法是：”相关的问题
B．选好分类统计量，也就是距离值，并按一定的方法步骤进行计算，最后便能自然地客观地得出一张完整的分类系统图
C．需要指出的是类与类之间的距离的确定是很关键的步骤，而且也是依赖于初始的距离矩阵的
D．在类型合并的时候，始终是选择的距离最小的两个类进行合并，符合聚类的原则，距离越近的应该先归为一类
A、对变量和样品都可以进行聚类
B、可以对混合型的数据类型的样品进行聚类
C、只要数据类型一致，就可以对样品进行聚类
D、只能对数据类型为间隔尺度的样品进行聚类
A．最大似然法 ML > 距离法 > 最大简约法 MP
B．最大简约法 MP > 距离法 > 最大似然法 ML
C．距离法 > 最大简约法 MP> 最大似然法 ML
设x[n]是一有限长信号，即存在某一整数N，在0≤n≤N1-1以外，有
x[n]=0
另外，令x[n]的傅里叶变换是X(ejω).现在可以构成一个周期信号x[n]，x[n]在一个周期内等于x[n]。也即，令N≥N，是一个已知的整数，并令x[n]的周期为N，使之有
x[n]的傅里叶级数系数为
选取求和区间，以便在该区间内有x[n]=x[n]，于是可得
由式(P5.53-1)定义的系数就构成了x[n]的离散时间傅里叶变换。x[n]的离散时间傅里叶变换通常记为X[k]。并定义为
离散时间傅里叶变换的重要性来自于几个原因。第一，原先的有限长信号可以从它的离散时间傅里叶变换恢复，具体而言，
因此，有限长信号既可以看成由所给的有限个非零值所表征，也能看成由它的有限个离散时间傅里叶变换值X[k] 来确定。离散时间傅里叶变换的第二个重要特点是对于它的计算有一个称为快速傅里叶变换(FFT) 的极快的算法(见习题5.54对这一极为重要方法的介绍)。同时，由于它与离散时间傅里叶级数和变换之间的密切关系，离散时间傅里叶变换本身就有一些傅里叶分析的重要特性。
(a)假设N≥N，证明
其中X[k]是x[n]的离散时间傅里叶变换。也就是说，离散时间里叶变换就相应于X(ejω)每隔2π/N所取的样本值。式(P5.53-3)可以导出结论：x[n]能唯一地由x(ejω)的这些样本值来表示。
(b)现在考虑每隔2π/M，M<N.所取的X(e jω)的样本值。取得这些样本值所对应的序列就不仅是一个长度为N的序列。为了说明这一点，现考虑两个信号x1[n]和x2[n]，如图5-33所示，证明：若取M=4，则对所有的k值有
由此可推出：
A.人脑研究有助于了解宇宙的结构
B.宇宙就是一个大脑或一台计算机
C.宇宙万物的演化遵循同样的规律
D.复杂系统演化存在某种相似法则
A. 平均值与极差法可区分测量人员误差和测量仪器误差，可手工计算
B. 平均值与极差法无法识别交互影响，计算繁琐
C. 平均值与极差法适用于各类计量数据测量系统分析，对交互作用影响不计的场合
D. 平均值与极差法可以识别交互影响，计算繁琐
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