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下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足()。
A.K均值聚类是无监督聚类
B.需要事先确定聚类数目
C.算法迭代执行
D.需要初始化聚类质心
参考答案和解析
K均值聚类是无监督聚类
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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
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
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
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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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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