K-Means的计算性能瓶颈发生在距离的计算上。
举一反三
- K-means算法中K表示_________。 A: 聚类得到的类别数 B: 聚类算法迭代的次数 C: 样本间距离计算的方法 D: 算法性能的评价指标
- 下列关于K-Means算法的说法错误的是 A: 构建K-means聚类模型需要对数据进行标准化 B: K-Means算法涉及空间距离计算 C: K-Means算法训练结果具有一定的随机性，所以需要多次训练 D: K-Means算法是R语言中唯一涉及距离计算的聚类算法
- 下列关于K-Means算法的说法错误的是( ) A: 构建K-Means聚类模型需要对数据进行标准化 B: K-Means算法涉及空间距离计算 C: K-Means算法训练结果具有一定的随机性,所以需要多次训练 D: K-Means算法是sklearn的cluster模块中唯一涉及距离计算的聚类算法
- 关于K-Means算法的表述不正确的是（ ） A: 算法开始时，K-Means算法需要指定质心 B: K-Means算法的效果不受初始质心选择的影响 C: K-Means算法需要计算样本与质心之间的距离 D: K-means属于无监督学习
- K-Means算法的计算步骤包括（ ）。 A: 迭代计算质心 B: 取得k个初始质心 C: 重新计算质心 D: 聚类完成 E: 把每个点划分进相应的类