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
A: ①②③④⑤
B: ③①②④⑤
C: ③①④②⑤
D: ②①③④⑤
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。
- K-Means聚类算法流程包括以下哪些步骤（ ） A: 从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心 B: 分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中 C: 所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心 D: 当质心不发生变化时停止并输出聚类结果
- K-Means算法是一个经典的聚类算法,它接受输入参数k,然后将n个数据对象划分为k个聚类,使所获得的聚类满足以下两个条件, 使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低。(<br/>)
- K-means算法首先假定数据集划分的簇数为k,从数据集中任意选择 k个样本作为各簇的中心,这个K是任意指定的。()
- 关于K-均值（k-Means）聚类算法，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