K-means算法的叙述正确的是（）
A: 在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的
B: 在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化
C: 对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
A: 在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的
B: 在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化
C: 对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
举一反三
- K-means算法的叙述正确的是（） A: 在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的 B: 在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化 C: 对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
- K-means算法叙述正确的是（） A: 在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的 B: 在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化 C: 对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目 D: 从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
- 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
- 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