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4、关于K-means说法不正确的是:
A.算法可能终止于局部最优解
B.簇的数目k必须事先给定
C.对噪声和离群点数据敏感
D.适合发现非凸形状的簇
参考答案和解析
在确定样本集是否可以使用kmeans算法时,可以先对数据集进行可视化观察样本集的大致分布。;初始聚类中心的选择会影响kmeans算法的收敛速度。;kmeans需要多次迭代,因此对于大的样本集速度求解比较慢。
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考题
关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中,不正确的是( )。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系
B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析
C.K-Means很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D.当簇的密度变化较大时,DBSCAN不能很好的处理,而K-Means则可以
考题
K-means算法叙述正确的是()A、在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D、从K-means算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的
考题
K-means算法的叙述正确的是()A、在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的
考题
多选题K-means算法叙述正确的是()A在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的B在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化C对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D从K-means算法框架可以看出,该算法需要不断地进行样本分类调整,不断地计算调整后的新的聚类中心,因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大的
考题
问答题试简要阐述ISODATA对比K-MEANS的不同点。
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