k-means算法的优点主要有：
A: 算法简单、经典
B: 当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好
C: 处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性
D: 能够识别出噪声点
A: 算法简单、经典
B: 当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好
C: 处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性
D: 能够识别出噪声点
举一反三
- k-means算法的优点主要有：（ ）。 A: 算法简单、经典 B: 处理大数据集时是高效的，并且具有较好的可伸缩性 C: 能够识别出噪声点 D: 当聚类的每个簇是密集的，且簇与簇之间区别特别明显时，其聚类效果较好
- 关于聚类分析算法，下列说法正确的是 A: DBSCAN算法能够更好的处理噪声数据的聚类 B: DBSCAN只能发现类圆形的簇 C: 与K-Means算法相比，K-中心点算法对噪声数据更加敏感 D: K-Means算法对噪声数据并不敏感
- 与k-means算法类似，一趟聚类算法也不能用于发现非凸形状的簇，或具有各种不同大小的簇。____
- K-means 算法是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
- K-Means聚类算法的优点有() A: 算法中聚类个数K是事先给定的，K的选定是非常难以估计的 B: 算法和结果都简单易懂 C: 对大数据集有较高的效率并且是可伸缩性的 D: 用K-Means聚类得到的