• 2022-06-26
    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
  • C

    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