题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

下列说法错误的是哪个?

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。

答案
K 均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置无关。
如搜索结果不匹配,请 联系老师 获取答案
您可能会需要:
您的账号:,可能会需要:
您的账号:
发送账号密码至手机
发送
更多“下列说法错误的是哪个?”相关的问题

第1题

关于聚类分析的说法,不正确的是_________。

A.聚类可作为分类等其他任务的预处理过程

B.聚类分析目标是使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低

C.“簇”越多说明聚类效果越好

D.聚类是无监督学习方法

点击查看答案

第2题

聚类分析的过程中,聚类效果较好时属于同一个簇的对象相似度很高,而属于不同簇的对象相似度很低。
点击查看答案

第3题

若希望通过聚类分析,将究对象按照相似性用树形图进行呈现,通常选用哪种聚类:

A.层次聚类

B.K均值聚类

C.火山图聚类

D.大小聚类

点击查看答案

第4题

一个好的聚类算法要能产生高质量的聚类结果——簇,这些簇要具备以下两个特点:

A.高的簇内相似性

B.低的簇间相似性

C.形状各异

D.位置不同

点击查看答案

第5题

好的聚类分析达到的效果是:类内相似度高,类间相似度低
点击查看答案

第6题

聚类分析中,聚类的根据是()。

A.相似性统计量

B.观测系数矩阵

C.最短距离

D.最长距离

点击查看答案

第7题

下列哪个选项不是k-means算法的优点?

A.算法简单、经典

B.当聚类的每个簇是密集的,且簇与簇之间区别特别明显时,其聚类效果较好

C.处理大数据集时是高效的,并且具有较好的可伸缩性

D.能够识别出噪声点

点击查看答案

第8题

聚类分析的分类结果而言,类间的差异越大越好
点击查看答案

第9题

聚类生成的组称为簇,簇内任意对象之间具有较高的相似度,而簇间任意对象之间具有较高的相异度。(判断)
点击查看答案
发送账号至手机
密码将被重置
获取验证码
发送
温馨提示
该问题答案仅针对搜题卡用户开放,请点击购买搜题卡。
马上购买搜题卡
我已购买搜题卡, 登录账号 继续查看答案
重置密码
确认修改
温馨提示
每个试题只能免费做一次,如需多次做题,请购买搜题卡
立即购买
稍后再说
警告:系统检测到您的账号存在安全风险

为了保护您的账号安全,请在“赏学吧”公众号进行验证,点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证,验证成功后方可继续查看答案!

微信搜一搜
赏学吧
点击打开微信
警告:系统检测到您的账号存在安全风险
抱歉,您的账号因涉嫌违反赏学吧购买须知被冻结。您可在“赏学吧”微信公众号中的“官网服务”-“账号解封申请”申请解封,或联系客服
微信搜一搜
赏学吧
点击打开微信