K-均值聚类算法步骤不包括:
A: A: 洗牌数据集，然后随机选择K个不同的数据点作为初始质心
B: B: 选择与K个最大特征值相对应的K个特征
C: C: 计算数据点和所有质心之间的平方距离, 将每个数据点指定给最近的簇（质心）
D: D: 通过取属于每个簇的所有数据点的平均值，重新计算簇的质心
A: A: 洗牌数据集，然后随机选择K个不同的数据点作为初始质心
B: B: 选择与K个最大特征值相对应的K个特征
C: C: 计算数据点和所有质心之间的平方距离, 将每个数据点指定给最近的簇（质心）
D: D: 通过取属于每个簇的所有数据点的平均值，重新计算簇的质心
举一反三
- 如下哪些是K-近邻算法的步骤： A: A: 选择K个不同的数据点作为质心 B: B: 计算查询样本点与数据中的每个样本点之间的距离 C: C: 根据从最小到最大的距离对集合按升序进行排序,从中选取前K个条目 D: D: 获取所选K个条目的标签, 返回K个标签的平均值或出现频率最高的类
- K-Means算法的计算步骤包括（ ）。 A: 迭代计算质心 B: 取得k个初始质心 C: 重新计算质心 D: 聚类完成 E: 把每个点划分进相应的类
- K-Means聚类算法步骤包括 A: 随机选择K个样本作为初始中心。 B: 把每个样本指派到最近的中心，形成K个簇类。 C: 重新计算每个簇的中心。 D: 一直迭代直到簇中心不再发生变化为止。
- 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