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K-Means算法是否对初始聚类中心的选择敏感?
发布时间:
2024-06-10 14:16:41
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1.
下面关于K-means聚类算法的哪个说法是正确的? 选项: A:K-means算法是一种层次聚类算法。 B:K-means算法是一种基于密度的聚类算法。 C:K-means算法的目标是最小化组内的方差。 D:K-means算法对初始聚类中心的选择不敏感。
2.
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
3.
(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: 不同的初始聚类中心对聚类结果影响不大 C: 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 D: K-means算法容易陷入局部最优
4.
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
5.
K-means聚类算法是聚类分析典型算法,请简述K-means聚类算法的思路。
6.
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
7.
以下()不是聚类算法。 选项: A、K-means算法 B、层次聚类 C、密度聚类 D、FP树算法
8.
基于密度的聚类算法 选项: A:K-Means算法 B:基于链接的层次聚类算法 C:CFSFDP聚类 D:DBSCAN
9.
分别取k=2和3,利用k-means聚类算法对以下的点聚类:(2,1),(1,2),(2,2),(3,2),(2,3),(3,3)(2,4),(3,5),(4,4),(5,3),讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响。
10.
K-Means算法中,选择不同的初始簇中心可能会导致不同的聚类结果。这种问题被称为( )。 选项: A:局部最优解 B:全局最优解 C:随机最优解 D: 平均最优解
11.
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
12.
在KMeans算法中,以下关于最终聚类结果与初始样本中心点选择表述正确的是? 选项: A:两者之间没有关系 B:最终聚类结果与初始样本中心点选择有关
13.
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
14.
有关kmeans算法,正确的说法是?() 选项: A: kmeans算法对异常样本非常敏感,因此在聚类前要把异常样本直接删除。 B: kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。 C: kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。 D: kmeans算法需要在聚类前确定类数k,这个k值需要有助于解释各类的业务含义。
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