在kmeans的训练过程中，可以选择不同的k值，比较使绝对误差标准较小的k值，结合聚类业务的可解释性，从而选择合适的k值

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。

A.Km值是酶的特征性物理常数，可用于鉴定不同的酶

B.Km值可以表示与底物之间的亲和力，K。值越小，来和力越大

C.Km值可以预见系列反应中哪一步是限速反应

D.用Km值可以选择酶的最适底物

E.比较Km值可以估计不同酶促反应速度

A.Km值是酶的特征性物理常数，可用于鉴定不同的酶

B.Km值可以表示与底物之间的亲和力，K。值越小，来和力越大

C.Km值可以预见系列反应中哪一步是限速反应

D.用Km值可以选择酶的最适底物

E.比较Km值可以估计不同酶促反应速度

A.Km值是酶的特征性物理常数，可用于鉴定不同的酶

B.Km值可以表示与底物之间的亲和力，K。值越小，来和力越大

C.Km值可以预见系列反应中哪一步是限速反应

D.用Km值可以选择酶的最适底物

E.比较Km值可以估计不同酶促反应速度