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k均值法的聚类结果与初始凝聚点的选择无关。
参考答案和解析
对
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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
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
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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