影响K-均值聚类算法的主要因素有（ ）。
A: 样本输入顺序
B: 聚类准则
C: 类别数的设置
D: 初始聚类中心的选取
A: 样本输入顺序
B: 聚类准则
C: 类别数的设置
D: 初始聚类中心的选取
举一反三
- 影响K-均值算法的主要因素有： A: 样本输入顺序 B: 模式相似性测度 C: 聚类准则 D: 初始类中心的选取
- 会对K均值聚类算法结果产生影响的因素有 A: 类别个数 B: 初始类中心位置 C: 迭代终止条件 D: 样本顺序
- 下列关于k均值聚类算法的说法中错误的是？ A: k均值算法采用误差和准则函数，其聚类目标是使准则函数值最小 B: 理论上可以证明，k均值聚类算法是收敛的 C: k均值算法的聚类结果虽然收敛但不确定 D: 聚类结果受设定的聚类数k、初始聚类中心和样本的分布情况影响
- 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。 ( )
- 关于分层聚类和k-均值聚类的叙述正确的是 ( ) A: 分层聚类无法确定类别数 B: k-均值聚类无法确定类别数 C: 在SAS的聚类数据挖掘中,类别数只能通过预设而定 D: 以上都不对