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对于Kmeans而言,不同的初始聚类中心选择可能导致不同的聚类结果。
选项:
A:正确;
B:错误
错误
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发布时间:
2024-06-10 14:16:25
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相关试题
1.
对于Kmeans而言,不同的初始聚类中心选择可能导致不同的聚类结果。 选项: A、正确 B、错误
2.
对于Kmeans而言,不同的初始聚类中心选择可能导致不同的聚类结果。选项: A:错 B:对
3.
对于KMEANS算法而言,不同的初始聚类中心选择可能导致不同的聚类结果。选项: A:对 B:错
4.
关于k均值聚类算法下列说法错误的是() 选项: A、根据样本到聚类中心点的距离决定样本所在的簇 B、簇的个数算法不能自动确定 C、初始假设聚类中心点不同可能导致不同的聚类结果 D、初始假设聚类中心点必须设置在真实中心点附近
5.
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
6.
有关kmeans算法,以下正确的说法有哪些?? kmeans算法对于非凸型的聚类不能产生聚类结果。kmeans需要多次迭代,因此对于大的样本集速度求解比较慢。初始聚类中心的选择会影响kmeans算法的收敛速度。在确定样本集是否可以使用kmeans算法时,可以先对数据集进行可视化观察样本集的大致分布。
7.
有关kmeans算法,以下正确的说法有哪些?选项: A:kmeans算法对于非凸型的聚类不能产生聚类结果。; B:在确定样本集是否可以使用kmeans算法时,可以先对数据集进行可视化观察样本集的大致分布。; C:初始聚类中心的选择会影响kmeans算法的收敛速度。; D:kmeans需要多次迭代,因此对于大的样本集速度求解比较慢。
8.
有关kmeans算法,正确的说法是? 选项: A、kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。 B、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。 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。
9.
选择不同的变量组合、聚类方法、测度方法及标准化方法,所得出的聚类过程及结果可能会有所不同。其中,聚类方法的差异对聚类过程及结果的可能性影响最大。() 选项:A、Y、是 B、N、否
10.
使用kmeans、基于密度的聚类和Kohonen等多种聚类算法对同一数据集进行聚类时,可能会得到不同的分组数(类数),分组数较多的聚类算法一般是比较好的。 选项: A、正确 B、错误
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