对于Ward方法来说，两个簇的接近度指的是当两个簇合并时产生的平方误差的增量。
正确
举一反三
- （）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。 A: MIN（单链） B: MAX（全链） C: 组平均 D: Ward方法
- 下列选项中将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平⽅误差的增量，而且是⼀种凝聚层次聚类技术。（ ） A: MAX（全链） B: Ward⽅法 C: MIN（单链） D: 组平均
- K-Means性能优化主要有两种方式：1.分解最大SSE(误差平方和)的簇。2.合并距离最小的簇或者合并SSE增幅最小的两个簇。
- 凝聚的层次聚类,从点作为个体簇开始,每一步合并两个最近的簇,需要定义簇的邻近度概念
- 对于层次聚类的群平均值，两个簇的接近度指的是不同集群中的每一对点对的近似值的平均值。
内容
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自下而上的层次聚类方法，其基本过程是每一次合并最接近的两个簇，直至仅剩下一个簇
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（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。 A: MIN（单链） B: MAX（全链） C: Ward方法 D: 组平均
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（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。 A: MIN（单链） B: MAX（全链） C: Ward方法 D: 组平均
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从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。
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AGNES算法步骤正确的是（）。 ①将每个样本特征向量作为一个初始簇；②根据两个簇中最近的数据点寻找最近的两个簇；③重复以上第二、三步，直到达到所需要的簇的数量；④合并两个簇，生成新的簇的集合，并重新计算簇的中心点。