中国大学MOOC: 完整的数据聚类过程一般包括选定特征，设定聚类准则，选择聚类算法和聚类结果评估。
举一反三
- 完整的数据聚类过程一般包括选定特征，设定聚类准则，选择聚类算法和聚类结果评估。
- 给定聚类个数k，关于K-均值聚类算法下述哪一种说法是正确的？ A: 任意选定距离度量，聚类结果相同 B: 选择不同距离度量，聚类结果一定不同 C: 选择不同距离度量，聚类结果可能相同，也可能不同，由样本点决定 D: 算法有可能输出的类别数小于k
- 中国大学MOOC: 动态聚类算法是一种通过反复修改聚类结果来进行优化以达到满意的聚类结果的迭代算法。
- 下列关于k均值聚类算法的说法中错误的是？ A: k均值算法采用误差和准则函数，其聚类目标是使准则函数值最小 B: 理论上可以证明，k均值聚类算法是收敛的 C: k均值算法的聚类结果虽然收敛但不确定 D: 聚类结果受设定的聚类数k、初始聚类中心和样本的分布情况影响
- 中国大学MOOC: 聚类算法中的谱聚类算法是一种分层算法。