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10、K-means方法中需要聚类的个数是（）。

A．1

B．K

C．K-1

D．K+1

参考答案和解析
K
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考题 聚类分析是常用商情分析工具中的一种，常用的聚类分析方法有（）。A、样品聚类法B、系统聚类法C、抽查聚类法D、模糊聚类法E、相关聚类法
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考题 K-means算法叙述正确的是（）A、在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D、从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
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考题 K-means算法的叙述正确的是（）A、在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
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考题 K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
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考题 K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
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考题 在K-Means聚类分析中，初始聚点的选择方法有（）.A、根据经验选择B、随机选择C、将全部样本人为地或者随机的进行划分，以每类的重心为聚点D、以上都可以
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考题 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（）。A、层次聚类B、划分聚类C、非互斥聚类D、模糊聚类
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考题 单选题若数据量较大，下面哪种方式比较适合（）A 系统聚类B 快速聚类（k-means）C A和B都可以D A和B都不可以
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考题 单选题K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）A 变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B 变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C 变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响D 变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
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考题 多选题K-means算法叙述正确的是（）A在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的B在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化C对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
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考题 单选题在K-Means聚类分析中，初始聚点的选择方法有（）.A 根据经验选择B 随机选择C 将全部样本人为地或者随机的进行划分，以每类的重心为聚点D 以上都可以
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考题 单选题简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（）A 层次聚类B 划分聚类C 非互斥聚类D 模糊聚类
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考题 问答题简述系统聚类与K-means聚类的基本原理。
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考题 判断题K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。A 对B 错
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考题 单选题K-means算法的缺点不包括（）A K必须是事先给定的B 选择初始聚类中心C 对于“噪声”和孤立点数据是敏感的D 可伸缩、高效
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考题 单选题定义聚类问题最重要的是（）。A 选择聚类分析变量B 决定类的个数C 选择聚类方法D 选择距离尺度及数据
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