关于K-Means算法的表述不正确的是( ) A. 算法开始时,K-Means算法需要指定质心 B. K-Means算法的效果不受初始质心选择的影响 C. K-Means算法需要计算样本与质心之间的距离 D. K-means属于无监督学习 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
K- Means 算法涉及空间距离计算 C. K-Means 算法训练结果具有一定的随机性 , 所以需要多次训练 D. K-Means 算法是 sklar 的 cluster 模块中唯一涉及距离计算的聚类算法相关知识点: 试题来源: 解析 K-Means 算法是 sklar 的 cluster 模块中唯一涉及距离计算的聚类算法 ...
以下关于K-means算法错误的有 ( )。A.K-means算法不会出现局部极小值的问题B.K-means在重新计算质心,簇会发生变化C.K-means算法本质上是E
K-Means和DBSCAN是两个经典的聚类算法,将相似的数据对象归类一组,不相似的数据对象分开。K-means算法基于对象之间的聚类进行聚类,需要输入聚类的个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类,需要确定阈值,两者的聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇,而K-means算法则不适合。若数据分布密度变化大...
关于K-means说法不正确的是:A.适合发现非凸形状的簇B.对噪声和离群点数据敏感C.簇的数目k必须事先给定D.算法可能终止于局部最优解
百度试题 题目以下关于K-Means算法初始聚类中心说法不正确的是( )A.样本中择优选出B.样本中随机选出C.互相距离最近的N个点D.互相距离最远的N个点 相关知识点: 试题来源: 解析 A,C,D 反馈 收藏
下列关于kmeans算法中的缺点描述不正确的是( )。A.需要预先设置k值B.适合处理规则形状的数据C.可能收敛到局部最优D.对噪声和离群点敏感
下列关于Kmeans聚类算法的说法错误的是( )。A.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大B.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性C.K值无法自动获取,初始聚类中心随
下列关于K-means算法叙述有误的是()。 A、算法可能终止于局部最优解 B、算法只有当簇均值可求或者定义可求时才能使用 C、簇的数目k必须事先给定 D、算法适合发现非凸形状的簇,或者大小差别很大的簇 你可能感兴趣的试题 多项选择题 主轴回转误差的基本形式主要有:( )...
关于kmeans算法,不正确的是 A. 原理简单,容易实现 B. K值很难确定 C. 聚类效果依赖于聚类中心的初始化 D. 对噪音和异常点不敏感 如何将EXCEL生成题库手机刷题 > 下载刷刷题APP,拍照搜索答疑 > 手机使用 参考答案: D 复制 纠错 仓单质押融资过程中,融资企业在( )条件下可以提取质押物。()...