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[单选题]

下列关于k均值聚类算法的说法中错误的是?

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

答案
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
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第1题

下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足()。

A.K均值聚类是无监督聚类

B.需要事先确定聚类数目

C.算法迭代执行

D.需要初始化聚类质心

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第2题

以下说法正确的是:

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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第3题

下列聚类算法哪种属于基于划分的聚类?

A.CURE算法

B.DBSCAN算法

C.神经网络算法

D.k-均值算法

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第4题

影响K-均值算法的主要因素有:

A.样本输入顺序

B.模式相似性测度

C.聚类准则

D.初始类中心的选取

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第5题

下列聚类算法哪种属于基于划分的聚类?

A.CURE算法

B.DBSCAN算法

C.神经网络算法

D.k-均值算法

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第6题

下列不属于监督学习的算法是()。

A.K均值聚类法

B.K最近邻法

C.决策树

D.Logistic 回归

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第7题

下列不属于监督学习的算法是()。

A.K 均值聚类法

B.K近邻法

C.决策树法

D.Logistic 回归

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第8题

下列选项中不属于监督学习算法的是()。

A.K均值聚类法

B.K近邻分类法

C.决策树分类法

D.中心向量分类法

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第9题

下列聚类算法中,()假定数据样本可能带有类别标记。

A.K-均值

B.学习向量量化

C.高斯混合聚类

D.密度聚类

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