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
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
举一反三
- KNN算法,首先计算已知类别数据集中的点与当前点之间的______ ,然后,按距离递增次序______ ,选取与当前点距离最小的k个点,统计前k个点所在的类别出现的______ ,返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
- 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
- 5:k-means算法中K指的是：（） A: K个样本 B: K个质心 C: K次迭代 D: K次方
- 最近邻算法根据k个最近邻的样本标签来决定待分类样本的标签时存在很多不同的策略（ ）。
- K-Means聚类算法流程包括以下哪些步骤（ ） A: 从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心 B: 分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中 C: 所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心 D: 当质心不发生变化时停止并输出聚类结果