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
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
C
举一反三
- 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
- 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-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。
内容
- 0
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。()
- 1
K均值算法对孤立点的敏感性，k中心算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心。而选用簇中离平均值最近的对象作为簇中心。
- 2
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
- 3
5:k-means算法中K指的是：（） A: K个样本 B: K个质心 C: K次迭代 D: K次方
- 4
K-means算法的实现过程是()。①计算剩下的元素到k个簇中心的相异度。②将数据集合中全部元素按照新的中心重新聚类。③从数据集合中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。④根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心。⑤重复前面两步,直到聚类结果不再变化。 A: ①②③④⑤ B: ③①②④⑤ C: ③①④②⑤ D: ②①③④⑤