K-means算法的核心是_________。
A: 确定簇的个数
B: 样本间相似度计算
C: 样本数据标准化
D: 样本数据降维
A: 确定簇的个数
B: 样本间相似度计算
C: 样本数据标准化
D: 样本数据降维
举一反三
- 3.K-means算法的核心是_________。 A: A.确定簇的个数 B: B.样本间相似度计算 C: C.样本数据标准化 D: D.样本数据降维
- K-Means算法是一个经典的聚类算法,它接受输入参数k,然后将n个数据对象划分为k个聚类,使所获得的聚类满足以下两个条件, 使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低。(<br/>)
- 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。()
- 数据挖掘算法中,( )算法的关键在于“计算新增数据的特征与已有样本特征之间的相似度”,广泛应用于相似性推荐。 A: K-Means算法 B: KNN算法 C: ID3算法 D: Apriori算法
- 在统计学中，通常样本数N≤20的样本一般认为是小样本，样本数N＞20的样本称为大样本