下列关于k-means聚类说法是错误的是（）
A: 聚类的簇个数会由模型自动给出
B: 可以使用多组随机的初始中心点进行计算
C: 聚类前应当进行维度分析
D: 聚类前应当进行数据标准化
A: 聚类的簇个数会由模型自动给出
B: 可以使用多组随机的初始中心点进行计算
C: 聚类前应当进行维度分析
D: 聚类前应当进行数据标准化
举一反三
- 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
- 关于K-means聚类说法正确的是（ ）。 A: K-means的聚类中心是聚类中心的均值 B: K-means实现采用的是贪心策略 C: K-means的聚类中心一定是样本空间的数据 D: K-means需要事先指定K的数目
- 关于K-means聚类算法说法正确的是（） A: 对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性。 B: 是一种无监督学习方法。 C: k值无法自动获取，初始聚类中心随机选择。 D: 初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大。
- 下列关于k均值聚类说法不正确的是() A: 初始聚类即使中心位置不同，也会导致最终相同的数据划分 B: 往往采用不同的k值来进行聚类 C: 也是一种优化算法，可以找到最优的k值 D: 对算法进行修改，可允许其自动对聚类类群数目进行修改
- 关于层次聚类,正确的是( )。 A: 分裂聚类是从上而下进行聚类 B: 聚合聚类是从下而上进行聚类 C: 层次聚类又有聚合聚类(自下而上)、分裂聚类(自上而下)两种方法 D: 因为每个样本只属于一个簇,所以层次聚类属于硬聚类