AGNES算法步骤正确的是（）。 ①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合，并重新计算簇的中心点。
举一反三
- K-Means聚类算法步骤包括 A: 随机选择K个样本作为初始中心。 B: 把每个样本指派到最近的中心，形成K个簇类。 C: 重新计算每个簇的中心。 D: 一直迭代直到簇中心不再发生变化为止。
- 凝聚的层次聚类,从点作为个体簇开始,每一步合并两个最近的簇,需要定义簇的邻近度概念
- K-means算法的实现过程是()。①计算剩下的元素到k个簇中心的相异度。②将数据集合中全部元素按照新的中心重新聚类。③从数据集合中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。④根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心。⑤重复前面两步,直到聚类结果不再变化。 A: ①②③④⑤ B: ③①②④⑤ C: ③①④②⑤ D: ②①③④⑤
- 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
- 关于k-Means算法，正确的是（）。 A: k表示算法生成的簇的数目，需要用户事先指定 B: Means的含义是簇中样本的平均值 C: 在k-Means中，每一个簇用一个中心（质心）向量表示 D: 算法的初始化阶段需要给定k个初始的簇中心