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k均值法的类个数可以在其聚类的过程中加以确定。
参考答案和解析
错误
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考题
以下对k-means聚类算法解释正确的是()A.能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算B.能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算C.不能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算D.不能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算
考题
下列关于K均值聚类法的描述,正确的有()。
A.类别数目的确定具有一定的主观性B.类别数目的确定具有一定的客观性C.基本思想是将每一个样本分配给最近重心(均值)的类中D.处理速度较快,效率高于系统聚类E.适合于大样本并且均为连续型变量的情形
考题
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象B、K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D、K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇
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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