机器学习中的K均值聚类算法，其K值不能事先指定，必须通过模型训练得到。（ ）
举一反三
- 机器学习算法中，一般我们要事先指定一些参数才能进行算法学习。下面描述正确的是（ ） A: 在K均值聚类算法中，要事先指定聚类个数K B: 在卷积神经网络训练中，要事先指定神经网络的层数以及每一层中卷积矩阵个数 C: 在特征人脸算法中，要事先指定每张人脸的身份信息，即用户ID D: 在Ada Boosting训练过程中，要事先指定每个训练数据的标注信息
- K均值聚类必须事先确定要分多少类
- 下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足( _______)。 A: 要事先确定聚类数目 B: 算法迭代执行 C: K均值聚类是无监督聚类 D: 需要初始化聚类质心
- 下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足( ) A: 需要事先确定聚类数目 B: 需要初始化聚类质心 C: 算法迭代执行 D: K均值聚类是无监督聚类
- 无监督学习方法有 k ﹣均值（ k - means ）聚类算法、高斯混合模型等。（）