请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.使用R中的iris数据集，利用Kmeans算法对其进行聚类，选择聚类簇数k=3，并对聚类结果进行简单的分析和说明。需要上传程序代码。（备注：可以参考11.6节课程内容）
- 2.使用EM聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将簇数设置为3，其他参数保持默认值，忽略class属性，选择类别作为簇的评价标准并指定class，从结果中可知，下列选项中，（）是正确的。
- 3.使用KMEANS、DBSCAN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:对 B:错
- 4.使用EM聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将簇数设置为3，其他参数保持默认值，忽略class属性，选择类别作为簇的评价标准并指定class，从结果中可知，下列选项中，（）是正确的。
- 5.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。
- 6.聚类分析分为Q型聚类和R型聚类,其中Q型聚类是对进行聚类,R型聚类是对进行聚类
- 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，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。
- 9.对一组样本进行谱系聚类,需要以下哪些步骤①根据样本距离进行谱系聚类②将距离向量转为距离矩阵③计算样本之间的距离④绘制谱系聚类图,观察⑤根据分类数进行谱系聚类,得到样本所属类别⑥对样本进行分类,并设定k个聚类点⑦观察数据是否需要标准化。⑧计算相干系数,分析聚类结果
- 10.下列关于层次聚类算法的过程：①不断重复直到达到预设的聚类簇数；②不断合并距离最近的聚类簇；③对初始聚类簇和相应的距离矩阵初始化；④对合并得到的聚类簇进行更新。正确的执行顺序为（ ）。 选项： A、①②③④ B、①③②④ C、③②④① D、③④①②
- 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.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
- 13.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
- 14.在聚类分析中,根据变量对样品进行分类称为()A.Q型聚类B.R型聚类C.系统聚类D.K-均值聚类
- 15.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
- 16.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
- 17.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
