4、一般而言，聚类算法得到的结果非此即彼，以下可以得到属于某一类概率的方法是（）

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

A.K近邻

B.K均值

C.模糊C-均值

D.层次聚类

A.DBSCAN

B.K均值

C.模糊C-均值

D.层次聚类

A.第一类

B.第二类

C.第三类

D.不一定

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

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

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

A.聚类算法必须已知全部样本的标注

B.一般来说，同一聚类簇中的样本间的相似度比不同聚类簇间样本的相似度更高

C.聚类算法必须已知样本将分成几类

D.一般来说，不同的聚类方法得到的聚类结果是完全相同的

A.CURE算法

B.DBSCAN算法

C.神经网络算法

D.k-均值算法