K-Means聚类算法建模后，以下说法正确的是？
A: 通过kmeans.cluster_centers_可以得到聚类后的聚类中心
B: 通过kmeans.labels_可以得到聚类后每一组数据对应的类型标签
C: KMeans(n_clusters=5,n_jobs=4,max_iter=iteration,random_state=1234) 可以设置聚类的簇数为4
D: 通过该语句from sklearn.cluster import KMeans，可以从sklearn中导入KMeans算法
A: 通过kmeans.cluster_centers_可以得到聚类后的聚类中心
B: 通过kmeans.labels_可以得到聚类后每一组数据对应的类型标签
C: KMeans(n_clusters=5,n_jobs=4,max_iter=iteration,random_state=1234) 可以设置聚类的簇数为4
D: 通过该语句from sklearn.cluster import KMeans，可以从sklearn中导入KMeans算法
A,B,D
举一反三
- 在机器学习扩展库sklearn中，KMeans聚类模型完成聚类之后，可以通过_____________属性查看样本的标签。
- 机器学习扩展库sklearn的cluster模块中提供了DBSCAN、KMeans等大量聚类算法的实现。
- 有关kmeans算法，正确的说法是？? kmeans算法对异常样本非常敏感，因此在聚类前要把异常样本直接删除。|kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。|kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。|kmeans算法需要在聚类前确定类数k，这个k值需要有助于解释各类的业务含义。
- 在机器学习扩展库sklearn中，KMeans聚类模型完成聚类之后，可以通过_____________属性查看各个聚类的中心。 A: cluster_centers_ B: cluster_centers C: clustercenters_ D: clustercenters
- 常见的聚类算法有哪些？-（） A: 密度聚类 B: 层次聚类 C: 谱聚类 D: Kmeans
内容
- 0
kmeans聚类算法是聚类分析中的一种算法
- 1
使用KMEANS、DBSCAN等多种聚类算法对同一数据集进行聚类时，可能会得到不同的分组数（类数），分组数较多的聚类算法一般是比较好的。
- 2
以下属于聚类算法的是： A: KMeans B: NMF C: PCA D: DBSCAN
- 3
K-means、凝聚层次聚类、DBScan算法中时间复杂度最高的是 A: Kmeans B: 凝聚层次聚类 C: DBScan D: 都一样
- 4
以下可以用于聚类的算法有哪些（） A: Kmeans B: Dbscan C: Birch D: LDA主题模型