K中心点算法是异常值敏感的聚类算法。（ ）
举一反三
- K中心点算法是划分聚类算法的一种。（ ）
- <p>K-means算法是异常值敏感的聚类算法。（ ）</p>
- 有关kmeans算法，正确的说法是？? kmeans算法对异常样本非常敏感，因此在聚类前要把异常样本直接删除。|kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。|kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。|kmeans算法需要在聚类前确定类数k，这个k值需要有助于解释各类的业务含义。
- 关于k均值聚类算法下列说法错误的是() A: 根据样本到聚类中心点的距离决定样本所在的簇 B: 簇的个数算法不能自动确定 C: 初始假设聚类中心点不同可能导致不同的聚类结果 D: 初始假设聚类中心点必须设置在真实中心点附近
- K-中心点算法是一种基于划分的聚类算法，选用簇中最中心的对象作为簇的代表对象。