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影响K-均值算法的主要因素有:
选项:
A:样本输入顺序;
B:模式相似性测度;
C:聚类准则;
D:初始类中心的选取
影响
相似性
测度
发布时间:
2024-06-17 23:34:11
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1.
影响K-均值算法的主要因素有:选项: A:样本输入顺序; B:模式相似性测度; C:聚类准则; D:初始类中心的选取
2.
下列关于k均值聚类算法的说法中错误的是? 选项: 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
3.
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
4.
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
5.
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
6.
既可以对样品聚类也可以对变量聚类的方法是 选项: A、系统聚类 B、K-中心聚类 C、K-均值聚类 D、条件聚类
7.
既可以对样品聚类也可以对变量聚类的方法是选项: A:系统聚类; B:K-中心聚类; C:K-均值聚类; D:条件聚类
8.
下列聚类算法哪种属于基于划分的聚类?选项: A:CURE算法; B:DBSCAN算法; C:神经网络算法; D:k-均值算法
9.
下列说法错误的是?选项: A:在聚类分析中,簇之间的相似性越大,簇内样本的差别越大,聚类的效果就越好; B:聚类分析可以看作是一种非监督的样本分组过程; C:k均值算法是一种常用的聚类算法,簇的个数算法不能自动确定; D:k均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置有关
10.
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
11.
以下关于聚类说法正确的是() 选项: A、K-Means聚类执行速度比K-中心点聚类快 B、K-Means聚类比K-中心点聚类更易受初始类簇中心点选择的影响 C、K-Means聚类需要事先给出类簇个数,而K-中心点聚类不需要事先提供类簇个数 D、K-Means聚类对噪声数据比K-中心点聚类更敏感
12.
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
13.
K-Means聚类算法流程包括以下哪些步骤( )选项: A:从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心; B:分别计算每个样本到各个聚类中心的距离,将对象分配到距离最近的聚类中; C:所有对象分配完成后,重新计算K个聚类的中心; D:当质心不发生变化时停止并输出聚类结果
14.
(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
15.
层次凝聚式聚类(HAC)算法和K-均值(k-Means)聚类算法都是无监督学习算法,适用于没有标注类标的数据集。
16.
k-均值算法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。A.正确B.错误
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