以K-Means算法为例，期望最大化算法中的：
A: 模型参数指的是每个数据点的簇标号
B: 隐含参数指的是每个数据点的簇标号
C: 模型参数指的是簇的个数（即K值）
D: 隐含参数指的是簇中心点坐标
A: 模型参数指的是每个数据点的簇标号
B: 隐含参数指的是每个数据点的簇标号
C: 模型参数指的是簇的个数（即K值）
D: 隐含参数指的是簇中心点坐标
举一反三
- 在掷硬币的例子中，期望最大化算法的隐含参数指的是：</p></p>
- 以下关于K-means算法错误的有 ( )。 A: K-means算法需要指定簇的个数 B: K-means算法本质上是EM(期望最大化)方法 C: K-means算法不会出现局部极小值的问题 D: K-means在重新计算质心,簇会发生变化
- 关于k-Means算法,正确的是( _______)。 A: 算法的初始化阶段需要给定k个初始的簇中心 B: Means的含义是簇中样本的平均值 C: k表示算法生成的簇的数目,需要用户事先指定 D: 在k-Means中,每一个簇用一个中心(质心)表示
- K-means算法首先假定数据集划分的簇数为k,从数据集中任意选择 k个样本作为各簇的中心,这个K是任意指定的。()
- 关于k-Means算法，正确的是（）。 A: k表示算法生成的簇的数目，需要用户事先指定 B: Means的含义是簇中样本的平均值 C: 在k-Means中，每一个簇用一个中心（质心）向量表示 D: 算法的初始化阶段需要给定k个初始的簇中心