基于高斯混合模型Gaussianmixturemodels(GMMs)的聚类Clustering有时被看作（）方法。
软
举一反三
- 下面关于高斯混合模型聚类的理解错误的是 A: 高斯混合模型与模糊C均值都属于软聚类 B: 高斯混合模型就是多个单高斯密度分布的线性组合 C: 高斯混合模型聚类当数据量很小的，效果也很好 D: 高斯混合模型聚类属于无监督的学习算法
- 关于基于高斯混合模型（GMM）的聚类描述哪项是正确的？（ ） A: 模型初始化时每一个点会被认为是一个单独的群 B: 基于高斯混合模型的聚类属于软聚类 C: 每个点只会分配到一个类中，并计算分配这个点的概率 D: GMM会学习出一个概率分配函数
- 基于高斯混合模型
- 基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率，用（ ）来描述出现概率。 A: 隐马尔科夫模型 B: 高斯混合模型 C: K近邻分类算法 D: 层次聚类算法
- 智慧职教: 下面关于高斯混合模型聚类的理解错误的是（ ）
内容
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高斯混合模型Gaussian Mixture Models是假定数据集满足高斯分布的情况下采用的一种聚类方法
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下列聚类方法属于原型聚类的是 （ ） A: K-Means 算法 B: 高斯混合聚类 C: 学习向量量化LVQ D: DBSCAN
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无监督学习方法有 k ﹣均值（ k - means ）聚类算法、高斯混合模型等。（）
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2、无监督学习方法有k-均值(k-means)聚类算法、高斯混合模型等。
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聚类算法包括( ) A: 基于划分的方法,例如K-means B: 层次聚类算法,例如single-linkage C: 基于密度的方法,例如DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) D: 基于分布的方法,例如最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM),