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
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
举一反三
- 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
- 关于k-Means算法,错误的是( ) A: Means的含义是簇中样本的平均值经验主义 B: 在k-Means中,每一个簇用一个中心(质心)向量表示 C: k表示算法生成的簇的数目,不需要用户事先指定 D: 算法的初始化阶段需要给定k个初始的簇中心
- 关于K-均值（k-Means）聚类算法，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
- 关于K-均值（k-Means）聚类算法，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
- K-Means聚类算法步骤包括 A: 随机选择K个样本作为初始中心。 B: 把每个样本指派到最近的中心，形成K个簇类。 C: 重新计算每个簇的中心。 D: 一直迭代直到簇中心不再发生变化为止。