以下对k-means聚类算法解释正确的是()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

题目

以下对k-means聚类算法解释正确的是()

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

相似考题

1.聚类算法要解决的问题有()。A.自动识别聚类中心个数B.类别分布比较合理C.准确度高D.快速聚类

2.下列说法正确的是A．K-means算法能够解决有离群点的聚类问题B．K-modes能够解决离散数据的聚类问题C．K-means++能够解决初始点影响聚类效果的问题D．K中心点能够解决有离群点的聚类问题

3.关于k-means算法，错误的描述是A．能找到任意形状的聚类B．初始值不同，最终结果可能不同C．不能使用核函数(kernel function)D．是聚类算法的一种

4.以下对k-means聚类算法解释正确的是：A．能⾃动识别类的个数，随机挑选初始点为中⼼点计算B．能⾃动识别类的个数，不是随机挑选初始点为中⼼点计算C．不能⾃动识别类的个数，随机挑选初始点为中⼼点计算D．不能⾃动识别类的个数，不是随机挑选初始点为中⼼点计算

更多“以下对k－means聚类算法解释正确的是()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 ”相关问题

  • 第1题：

    10、下列说法正确的是

    A．K-means算法能够解决有离群点的聚类问题

    B．K-modes能够解决离散数据的聚类问题

    C．K-means++能够解决初始点影响聚类效果的问题

    D．K中心点能够解决有离群点的聚类问题


    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。

  • 第2题：

    81、关于k-means算法，错误的描述是

    A．能找到任意形状的聚类

    B．初始值不同，最终结果可能不同

    C．不能使用核函数(kernel function)

    D．是聚类算法的一种


    适合处理规则形状的数据

  • 第3题：

    有关聚类的算法，正确的说法有以下哪些？

    A．自底向上的层次聚类算法对样本的输入顺序比较敏感。

    B．聚类的簇密度指样本的个数多少。

    C．类似Kmeans基于划分的聚类与基于层次的聚类都是样本的距离为划分基础。

    D．聚类的结果要考虑业务的可解释性。


    类似Kmeans基于划分的聚类与基于层次的聚类都是样本的距离为划分基础。;聚类的结果要考虑业务的可解释性。

  • 第4题：

    K-means和EM聚类之间的主要区别之一是EM聚类是一种“软”聚类算法。


    √

  • 第5题：

    8、K-means算法中K表示_________。

    A．聚类得到的类别数

    B．聚类算法迭代的次数

    C．样本间距离计算的方法

    D．算法性能的评价指标


    C

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