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27、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

参考答案和解析
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
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考题 聚类的典型应用不包括（ ），（请作答此空）是一个典型的聚类算法。A.决策树 B.Apriori C.k-means D.SVM
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考题 下列关于CASS7.0软件所对应的简码说法中，错误的是（）。A、F表示房屋类地物B、K表示控制点C、X表示线类地物D、G管线类地物
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考题 简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。
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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
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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 可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有（）。A、决策树、对数回归、关联模式B、K均值法、SOM神经网络C、Apriori算法、FP-Tree算法D、RBF神经网络、K均值法、决策树
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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 关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理B、混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题
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考题 （）都属于分裂的层次聚类算法。A、二分K均值B、MSTC、ChameleonD、组平均
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考题 以下属于聚类算法的是（）A、K均值B、DBSCANC、AprioriD、Jarvis-Patrick（JP）
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考题 以下哪些是监督分类的分类方法（）A、K-均值算法B、多级切割分类法C、最大似然比法D、动态聚类法
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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 单选题关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）A 当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理B 混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布C 混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D 混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题
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