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。
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第1题
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.初始聚类中心和样本的分布情况影响
第2题
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
第3题
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.初始聚类中心和样本的分布情况影响
第5题
A.在聚类分析中，簇之间的相似性越小，簇内样本的差别越小，聚类的效果就越好。
B.聚类分析是一种非监督的过程。
C.K均值算法是一种常用的聚类算法，簇的个数算法不能自动确定。
D.K均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置无关。
第6题
A.在聚类分析中，簇之间的相似性越小，簇内样本的差别越小，聚类的效果就越好。
B.聚类分析是一种非监督的过程。
C.K均值算法是一种常用的聚类算法，簇的个数算法不能自动确定。
D.K均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置无关。
第8题
A.K均值聚类一定能达到很好的聚类结果
B.K均值聚类的迭代次数越多，算法结果越稳定
C.当样本量较大时，可以利用K均值聚类方法
D.随机起点的设置不同，K均值聚类的结果一定相同
第9题
A.K均值聚类一定能达到很好的聚类结果
B.K均值聚类的迭代次数越多，算法结果越稳定
C.当样本量较大时，可以利用K均值聚类方法
D.随机起点的设置不同，K均值聚类的结果一定相同
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