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
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
举一反三
- 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。
- 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。
- 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。
- 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