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
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
举一反三
- 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
- 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/>)
- 确定样本数量的实质，是确定一个能够满足研究者对调查精度要求的（）。 A: 最小样本数 B: 总体指标 C: 最大样本数 D: 样本指标
- 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
- 对如下数据集采用DIANA算法聚类，样本数n=8，每个样本有两个属性A和B，假设终止条件为簇数k=2，距离采用欧几里得计算，则最终结果为 ______ 和 ______ 。