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- 1.以下哪个算法是基于密度的空间聚类算法（） 选项： A、K-中心点 B、K-Means C、DBSCAN D、均值漂移聚类
- 2.下面对k-means聚类算法解释正确的是( ) 选项： A、不需要指定簇的个数 B、 不能自动识别簇的个数 C、 对异常点不敏感 D、 聚类结果与中心点的初始化无关
- 3.以下关于经典的k-means聚类的说法哪些是正确 选项： A:k-means的聚类结果和初始聚类中心点的选取有关 B:k-means聚类算法是全局收敛的 C:k-means聚类算法无法自动确定聚类团数量 D:k-means聚类算法的时间复杂度是O(NKT)，其中N为样本个数，K为聚类团数量，T为迭代次数
- 4.以下关于K-means算法说法正确的有哪些？（） 选项： A:K-Means算法是典型的基于距离的划分式聚类算法 B:其中的k代表类簇个数 C:Means代表类簇内数据对象的均值为类簇中心 D:Means聚类算法也叫又称为k-均值算法
- 5.关于聚类分析算法，下列说法正确的是选项： A:K-Means算法对噪声数据并不敏感 B:与K-Means算法相比，K-中心点算法对噪声数据更加敏感 C:DBSCAN算法能够更好的处理噪声数据的聚类 D:DBSCAN只能发现类圆形的簇
- 6.下列哪项不属于聚类分析的算法() 选项： A、K-Means B、K-中心点 C、系统聚类 D、Apriori算法
- 7.关于K-means聚类说法正确的是（ ）。 选项： A、K-means的聚类中心是聚类中心的均值 B、K-means实现采用的是贪心策略 C、K-means的聚类中心一定是样本空间的数据 D、K-means需要事先指定K的数目
- 8.适合对大样本数据进行聚类分析的方法是 选项：A、系统聚类 B、K-均值聚类 C、条件聚类 D、K-中心聚类
- 9.关于K-均值聚类和系统聚类的叙述不正确的是（ ） 选项： A:系统聚类产生一系列的聚类结果 B:K-均值法只能产生指定类数的聚类结果。 C:系统聚类是以距离的远近为标准进行聚类。 D:K-均值聚类不是以距离的远近为标准进行聚类。
- 10.适合对大样本数据进行聚类分析的方法是 选项： A、系统聚类 B、K-中心聚类 C、K-均值聚类 D、条件聚类
- 11.适合对大样本数据进行聚类分析的方法是选项： A:系统聚类; B:K-中心聚类; C:K-均值聚类; D:条件聚类
- 12.关于k-means描述正确的是( ) 选项： A、K-Means算法的思想很简单,对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇,让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大。 B、不能自动识别聚类数量,随机挑选初始中心点计算 C、初始聚类中心的选择对聚类结果影响很大 D、不是通过随机方式挑选初始中心点
- 13.以下对k-means聚类算法解释正确的是( )@ 从KMeans算法的具体步骤，可以看出需要选择类别数量，但初次选择是随机的，最终的聚类中心是不断迭代稳定以后的聚类中心。 选项： 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
- 14.常用的聚类方法不包括选项： A:分步聚类; B:系统聚类 ; C:K-Means聚类; D:监督聚类
- 15.关于聚类算法，以下描述正确的是（ ）选项： A:K-均值聚类对”非球形”样本分布聚类效果不佳 B:K-Means++可有效缓解K-均值聚类中聚类数量预先设定的问题 C:DBSCAN聚类算法不需要人为设定聚类数量 D:分级聚类算法是一种迭代算法
- 16.K-Means聚类算法属于典型的()算法 选项： A、动态聚类 B、层次聚类 C、密度聚类 D、试探聚类
- 17.在进行聚类解析时，以下哪个方法不是常用的聚类方法？ 选项： A: K-Means聚类 B: 层次聚类 C: 密度聚类 D: 网格聚类
- 18.常见的聚类算法有哪些? 选项： A、密度聚类 B、谱聚类 C、层次聚类 D、K-means
- 19.常见的聚类算法有哪些（ ）。 选项： A:K-means B:谱聚类 C:密度聚类 D:层次聚类
- 20.常见的聚类算法有哪些? (多选) 选项： A:密度聚类 B:层次聚类 C:谱聚类 D:K-means
- 21.以下哪个聚类算法可以处理任意形状的聚类？ 选项： A: K-means B: DBSCAN C: 光谱聚类 D: 层次聚类
