kMeans算法中，第一个循环是如何操作的（）
A: 计算聚类中心和聚类中心间的距离
B: 计算样本与样本之间的距离
C: 计算所有样本到各个聚类中心的距离并判断归属
D: 以上都不对
A: 计算聚类中心和聚类中心间的距离
B: 计算样本与样本之间的距离
C: 计算所有样本到各个聚类中心的距离并判断归属
D: 以上都不对
举一反三
- K-means算法中第二个循环做了什么（ ）。 A: 计算所有样本到各个聚类中心的距离，并判断归属 B: 计算聚类中心和聚类中心间的距离 C: 聚类中心的移动 D: 计算样本与样本间的距离
- K-Means聚类算法流程包括以下哪些步骤（ ） A: 从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心 B: 分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中 C: 所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心 D: 当质心不发生变化时停止并输出聚类结果
- 关于最大最小距离算法的描述，正确的有（ ）。 A: 除了最初的两个聚类中心，需要计算各样本到当前各个类别中心的距离，并寻找最小距离。 B: 如果从B或C选项得到距离大于前两个聚类中心距离乘以某一常数，则生成新的聚类中心 C: 寻找所有样本最小距离中的最大距离 D: 寻找所有样本最小距离中的最小距离
- KMeans算法的基本思想是：选择样本空间中k个样本（点）为初始中心，然后对剩余样本进行聚类，每个中心把距离自己最近的样本“吸引”过来，然后更新聚类中心的值，依次把每个样本归到距离最近的类中，重复上面的过程，直至得到某种条件下最好的聚类结果。
- K-Means聚类算法中的K表示（ ） A: 欧几里得距离 B: 样本个数 C: 聚类中心个数 D: 曼哈顿距离