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
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
举一反三
- 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。
- K-means算法中第二个循环做了什么（ ）。 A: 计算所有样本到各个聚类中心的距离，并判断归属 B: 计算聚类中心和聚类中心间的距离 C: 聚类中心的移动 D: 计算样本与样本间的距离
- K-Means聚类算法中的K表示（ ） A: 欧几里得距离 B: 样本个数 C: 聚类中心个数 D: 曼哈顿距离
- K-means算法的实现过程是()。①计算剩下的元素到k个簇中心的相异度。②将数据集合中全部元素按照新的中心重新聚类。③从数据集合中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心。④根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心。⑤重复前面两步,直到聚类结果不再变化。 A: ①②③④⑤ B: ③①②④⑤ C: ③①④②⑤ D: ②①③④⑤
- KMeans算法的基本思想是：选择样本空间中k个样本（点）为初始中心，然后对剩余样本进行聚类，每个中心把距离自己最近的样本“吸引”过来，然后更新聚类中心的值，依次把每个样本归到距离最近的类中，重复上面的过程，直至得到某种条件下最好的聚类结果。