K-Means算法的计算步骤包括（ ）。
A: 迭代计算质心
B: 取得k个初始质心
C: 重新计算质心
D: 聚类完成
E: 把每个点划分进相应的类
A: 迭代计算质心
B: 取得k个初始质心
C: 重新计算质心
D: 聚类完成
E: 把每个点划分进相应的类
举一反三
- K均值是基于质心的K均值聚类分析算法的特殊情况，K均值是在每次迭代中只计算聚类分布的质心。
- K-均值聚类算法步骤不包括: A: A: 洗牌数据集，然后随机选择K个不同的数据点作为初始质心 B: B: 选择与K个最大特征值相对应的K个特征 C: C: 计算数据点和所有质心之间的平方距离, 将每个数据点指定给最近的簇（质心） D: D: 通过取属于每个簇的所有数据点的平均值，重新计算簇的质心
- 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。
- 5:k-means算法中K指的是：（） A: K个样本 B: K个质心 C: K次迭代 D: K次方