K-means方法中需要聚类的个数是()。
A.1
B.K
C.K-1
D.K+1
第1题:
A.语音数据
B.数值型数据
C.所有数据
D.字符型数据
第2题:
第3题:
若数据量较大,下面哪种方式比较适合()
第4题:
K-means算法的缺点不包括()
第5题:
K-means算法的叙述正确的是()
第6题:
K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。
第7题:
下列哪种算法属于聚类算法的范畴().
第8题:
系统聚类
快速聚类(k-means)
A和B都可以
A和B都不可以
第9题:
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
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
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
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
第10题:
层次聚类
划分聚类
非互斥聚类
模糊聚类
第11题:
对
错
第12题:
K必须是事先给定的
选择初始聚类中心
对于“噪声”和孤立点数据是敏感的
可伸缩、高效
第13题:
此题为判断题(对,错)。
第14题:
简述k-means算法,层次聚类算法的优缺点。
第15题:
聚类分析是常用商情分析工具中的一种,常用的聚类分析方法有()。
第16题:
K-means算法叙述正确的是()
第17题:
K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性,是因为()
第18题:
在K-Means聚类分析中,初始聚点的选择方法有().
第19题:
简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作()。
第20题:
变量存在多重共线性时无法得到聚类结果
变量存在多重共线性时无法解释聚类结果
变量存在多重共线性时,相关变量会在距离计算中占据很高的权重,从而对聚类结果有负面的影响
变量存在多重共线性时,得到的聚类结果是完全错误的
第21题:
根据经验选择
随机选择
将全部样本人为地或者随机的进行划分,以每类的重心为聚点
以上都可以
第22题:
第23题:
对
错
第24题:
选择聚类分析变量
决定类的个数
选择聚类方法
选择距离尺度及数据