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[判断题]
给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优（）
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给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。()
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第2题
K-means（K-均值）和K-NN（K-最近邻)都有算法参数K，下列有关二者的说法正确的有
A.K-means中的K表示样本簇（聚类）的数目
B.K-NN中的K表示最近邻的数目
C.二者都由用户给定且其取值都对算法性能产生重要影响
D.二者取值都必须大于1（不能等于1）
第3题
K-means（K-均值）和K-NN（K-最近邻)都有算法参数K，下列有关二者的说法正确的有
A.K-means中的K表示样本簇（聚类）的数目
B.K-NN中的K表示最近邻的数目
C.二者都由用户给定且其取值都对算法性能产生重要影响
D.二者取值都必须大于1（不能等于1）
第7题
6、关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（)
A.DBSCAN使用基于密度的概念
B.K均值使用簇的基于层次的概念
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇
D.DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。
第8题
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。
A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。
B.K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。
D.K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇
第9题
关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（)。
A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象
B.K均值使用簇的基本原型概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D.K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但DBSCAN会合并有重叠的簇
第10题
关于K-均值和DBSCAN的比较，以下说法正确的是（)。
A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象
B.K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D.K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇
E.K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的，但是它们都被扩展，以便处理其他类型的数据
第11题
下面的说法正确的是（）。
A.K均值聚类算法实质上是最小化每个类簇的方差。
B.在K均值聚类算法中初始化聚类中心对聚类结果影响不大。
C.协方差不能反应两个变量之间的相关度。
D.X和Y彼此独立，|cor(X,Y)|可能不等于零。
