对如下数据集采用DIANA算法聚类，样本数n=8，每个样本有两个属性A和B，假设终止条件为簇数k=2，距离采用欧几里得计算，则最终结果为 ______ 和 ______ 。
举一反三
- 对如下数据集采用DIANA算法聚类，样本数n=8，每个样本有两个属性X和Y，假设终止条件为簇数k=2，距离采用欧几里得计算，则最终结果为(B)序号XY123456781122334412124545 A: {1，2，3}和{4，5，6，7，8} B: {1，2，3，4}和{5，6，7，8} C: {1，2，3，4，5}和{6，7，8} D: {1，2，3，4，5，6}和{7，8}
- 有一数据集，包含五个样本A、B、C、D、E，样本间距离如下表所示，使用AGNES算法进行聚类，以最小距离计算簇间的距离，最终要求的簇的数量k=2。最终的聚类结果为 ______ ______ 和 ______ 。
- 假设数据挖掘的任务是将8个点{A1(2， 10)， A2(2， 5)， A3(8， 4)， B1(5， 8)， B2(7， 5)， B3(6， 4)， C1(1， 2)， C2(4， 9)}聚类成3个簇，距离函数是欧几里得距离。采用k-中心算法，初始设A1， B1， C1为每个聚类的中心。则最终的聚类结果为 ______ 、 ______ 和 ______ 。
- 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。