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判断题:K-means算法在初始化时需要选择合适的K值。
发布时间:
2024-05-23 19:08:08
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1.
判断题:K-means算法在初始化时需要选择合适的K值。 选项: A:正确 B:错误
2.
下列关于k-means算法的说法,正确的是: 选项: A:k-means算法最后得到的每个簇的中心点(质心)是样本点中的某个点 B:k-means算法的初始中心点选择是随机的 C:k-means算法的终止条件必须是直到质心不再变化 D:k-means算法的初始中心点选择是固定的
3.
K-Means算法是否对初始聚类中心的选择敏感?
4.
k-means算法有以下几个特点 选项: A:需要提前确定k值 B:对初始质心点敏感 C:对异常数据敏感 D:无需确定k值
5.
(2分) 以下关于K-means算法的说法中, 正确的是 选项: A: K-means算法是一种聚类方法, 属于监督学习 B: 在训练初始阶段, K-means算法需要先学习样本的类别数和初始类别中心 C: 不同的初始聚类中心对聚类结果影响不大 D: K-means算法容易陷入局部最优
6.
在k-means算法中,中心值是通过()来计算的。
7.
多选)下列关于k-means算法说法正确的是 选项: A:K-means是一种基于距离的聚类算法 B:K-Means是聚类算法中常用的一种算法 C:用K-Means算法在聚类前需要手工指定要分成几类 D:K-Means算法可应用于客户细分、市场细分等分析场景
8.
下列关于K-Means算法的说法错误的是 选项: A、构建K-means聚类模型需要对数据进行标准化 B、K-Means算法涉及空间距离计算 C、K-Means算法训练结果具有一定的随机性,所以需要多次训练 D、K-Means算法是R语言中唯一涉及距离计算的聚类算法
9.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是非监督学习:也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN D:K-Means与KNN都属于聚类算法
10.
下列关于K-Means算法的说法错误的是( )。选项: A:构建K-Means聚类模型需要对数据进行标准化; B:K-Means算法涉及空间距离计算; C:K-Means算法训练结果具有一定的随机性,所以需要多次训练; D:K-Means算法是sklearn的cluster模块中唯一涉及距离计算的聚类算法
11.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 B:KN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于分类算法
12.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means是非监督学习:也就是不需要事先给出分类标签 B:KNN是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K值的含义不同。K-Means中的K值代表K类。KNN 中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于聚类算法
13.
下列说法错误的是: 选项: A:K-Means 是非监督学习:也就是不雷要事先给出分类标签 B:KNN 是有监督学习:需要我们给出训练数据的分类标识。 C:K 值的含义不同。K-Means 中的K值代表K类。KNN中的K值代表K个最接近的邻居 D:K-Means与KNN都属于聚类算法
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