采用模糊聚类的方法会出现一个样本同时属于两个类别的情况。
举一反三
- 中国大学MOOC: 采用模糊聚类的方法会出现一个样本同时属于两个类别的情况。
- 聚类目的是找到每个样本潜在的类别并将同类别的样本放在一起。
- 常用的聚类分析方法有() A: 分层聚类 B: 动态聚类 C: 有序样本聚类 D: 模糊聚类
- K近邻方法的核心思想是对一个预测样本A，从训练数据集中找到与其最相似的k个样本，利用这个k个样本的类别来决策该样本A的类别。
- 关于模糊K-均值聚类算法的描述，正确的有（ ）。 A: 用隶属度表示某个样本属于某个类别的程度 B: 在聚类准则函数中，可以通过参数控制不同类别的混合程度 C: 类别间不可以存在交叠 D: 可以固定类别均值，求隶属度的最优解，也可以固定隶属度，求类别均值的最优解