K-Means算法中,k值的选取会影响最终的聚类结果。
对
举一反三
内容
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K均值(K-Means)算法是密度聚类。 A: 对 B: 错
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下列关于无监督学习的说法不正确的是（ ）。 A: 聚类算法无需事先指定聚类的数目，而是根据训练数据迭代得到 B: 有效的距离计算方法能够提高K-means算法的精确度 C: 无监督学习中不需要人工标注知识 D: K-means算法与K近邻算法中最初选择的K个点会影响最终结果
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下列关于无监督学习的说法不正确的是 A: 聚类算法无需事先指定聚类的数目，而是根据训练数据迭代得到 B: 无监督学习中不需要人工标注知识 C: K-means算法与K近邻算法中最初选择的K个点会影响最终结果 D: 有效的距离计算方法能够提高K-means算法的精确度
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练习：利用Sklearn库的K-means算法实现对鸢尾花数据的聚类（K值取2）
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在K均值聚类中，设置的初始类中心不同，不会影响最终的聚类结果。