使用EM聚类器对鸢尾花数据集(iris.arff)进行聚类,将簇数设置为3,其他参数保持默认值,忽略class属性,选择类别作为簇的评价标准并指定class,从结果中可知,下列选项中,()是正确的。
A: 模型的最大似然估计值是-2.055
B: 这组数据用算法迭代11次
C: 第3个簇的先验概率是0.25
D: 第3个簇的实例数为36
E: 未能正确聚类的实例数为14
A: 模型的最大似然估计值是-2.055
B: 这组数据用算法迭代11次
C: 第3个簇的先验概率是0.25
D: 第3个簇的实例数为36
E: 未能正确聚类的实例数为14
A,A,A,A,C,D,E
举一反三
- 使用EM聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将簇数设置为3，其他参数保持默认值，忽略class属性，选择类别作为簇的评价标准并指定class，从结果中可知，下列选项中，()是正确的
- 使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。 A: 模型的最大似然估计值是-7.18 B: 这组数据用算法迭代15次 C: 第四个簇的先验概率是0.14 D: 第四个簇的实例数为4
- 使用EM聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将簇数设置为3，其他...从结果中可知，下列选项中，（）是正确的。
- 使用SimpleKMeans聚类器对鸢尾花数据集(iris.arff)进行聚类,保持默认参数,即3个簇以及欧氏距离。忽略class属性,从结果中可知,下列选项中,()是错误。 A: 这组数据用算法迭代六次 B: 产生了三个中心点 C: 聚合为3个簇，分别有61，50，39个实例 D: 平方和误差为5.998
- 使用SimpleKMeans聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误。
内容
- 0
使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（）是错误的。
- 1
使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集（Iris.arff）进行聚类，将epsilon参数设置为0.2， minPoints参数设置为5，忽略class属性，那么将形成（）个簇。
- 2
使用SimpleKMeans算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。选择play属性为忽略属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误。 A: 这组数据用算法迭代四次 B: 聚合为3个簇，分别有7，3，4个实例 C: 产生了三个中心点 D: 平方和误差为8.928
- 3
使用SimpleKMeans算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。选择play属性为忽略属性，从结果中可知，下列选项中，（）是错误。
- 4
使用DBSCAN聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将epsilon参数设置为0.2，minPoints参数设置为5，忽略class属性，下列选项中，（ ）是错误。