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- 1.使用SimpleKMeans算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。选择play属性为忽略属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误。 A: 这组数据用算法迭代四次 B: 聚合为3个簇，分别有7，3，4个实例 C: 产生了三个中心点 D: 平方和误差为8.928
- 2.3、使用SimpleKMeans算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。选择play属性为忽略属性，从结果中可知，下列选项中，（）是错误。 选项：A:这组数据用算法迭代四次|B:产生了三个中心点|C:聚合为3个簇，分别有7，3，4个实例|D:平方和误差为8.928
- 3.使用SimpleKMeans算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。选择play属性为忽略属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误。 选项： A: 这组数据用算法迭代四次 B: 产生了三个中心点 C: 聚合为3个簇，分别有7，3，4个实例 D: 平方和误差为8.928
- 4.使用SimpleKMeans聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（）是错误。选项： A:聚合为3个簇，分别有61，50，39个实例 B:产生了三个中心点 C:这组数据用算法迭代六次 D:平方和误差为5.998
- 5.使用SimpleKMeans聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误。
- 6.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略play属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。
- 7.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略play属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。 A: 模型的最大似然估计值是-7.18 B: 这组数据用算法迭代15次 C: 第四个簇的先验概率是0.14 D: 第四个簇的实例数为4
- 8.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。
- 9.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，()是错误的
- 10.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略play属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。 选项： A、 模型的最大似然估计值是-7.18 B、 这组数据用算法迭代15次 C、 第四个簇的先验概率是0.14 D、 第四个簇的实例数为4
- 11.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略play属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。 选项： A:模型的最大似然估计值是-7.18 B:第四个簇的先验概率是0.14 C:第四个簇的实例数为4 D:这组数据用算法迭代15次
- 12.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略play属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。 选项： A: 模型的最大似然估计值是-7.18 B: 这组数据用算法迭代15次 C: 第四个簇的先验概率是0.14 D: 第四个簇的实例数为4
- 13.切换至Cluster聚类面板，选择SimpleKMeans算法，保持默认参数，即2个簇以及欧氏距离，单击Ignore attribute 按钮，选择play属性为忽略属性，单击select确认选择，单击Start显示运行结果。
- 14.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。 选项： A: 这组数据用算法迭代15次 B: 第四个簇的实例数为4 C: 第四个簇的先验概率是0.14 D: 模型的最大似然估计值是-7.18
- 15.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误的。A. 模型的最大似然估计值是-7.18B. 第四个簇的先验概率是0.14C. 这组数据用算法迭代15次D. 第四个簇的实例数为4
- 16.使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（）是错误的。A.模型的最大似然估计值是-7.18B.这组数据用算法迭代15次C.第四个簇的先验概率是0.14D.第四个簇的实例数为4
- 17.使用EM算法对天气数据集(weather. Numeric. arff)进行聚类，将numClusters设置为4, 即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略play属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是不正确的。 选项： A、模型的最大似然估计值是-7.18 B、这组数据用算法迭代15次 C、第四个簇的先验概率是0.14 D、第四个簇的实例数为4
- 18.使用EM聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将簇数设置为3，其他参数保持默认值，忽略class属性，选择类别作为簇的评价标准并指定class，从结果中可知，下列选项中，（）是正确的。选项： A:模型的最大似然估计值是-2.055 B:这组数据用算法迭代11次 C:第3个簇的先验概率是0.25 D:第3个簇的实例数为36 E:未能正确聚类的实例数为14
