K-means聚类方法的特点不包括( )A.需要给定聚类的数目B.所有观察值最终聚成一类C.处理速度快,占用内存少D.适用于大样本的聚类分析的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机
下列哪项不是K-means算法的优点( )。A.算法快速、简单B.在大数据集中有较高的效率C.时间复杂度接近线性D.初始中心的选择对聚类结果没有影响
百度试题 题目(单选, 4 分 ) K-means 算法的缺点不包括? ( ) A. 、K 必须是事先给定的 B. 选择初始聚类中心 C. 对于 “噪声 ”和孤立点数据是敏感的 D. 可伸缩、高效 相关知识点: 试题来源: 解析 D.可伸缩、高效 反馈 收藏
关于K-Means聚类算法的特点,下列说法错误的是()A.K-Means对于噪声比较敏感B.当处理较大数据集时,无法保持可伸缩性和高效率C.不能对变量进行聚类D.当簇近似为正态分布时,效果较好的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答
下面描述属于K-means聚类算法特点的有___。 A. 算法迭代执行 B. 需要初始化聚类质心 C. 数据需要带有分类标签 D. 需要事先确定聚类数目 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 单项选择题 ZigBee 中915MHZ频段附近定义了( )信道。 A. 10 B. 16 C. 1 D. 2 点击查看答案 单项选择题 三相异步电动...
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
K-Means聚类的主要缺点有:()A.聚类效果依赖于聚类中心的初始化B.对于非凸数据集或类别规模差异太大的数据效果不好C.对噪音和异常点敏感D.K值很难确定E.原理复
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 你可能感兴趣的试题 单项选择题 关于命题描述不正确的是( )。
百度试题 题目关于K-means聚类算法说法正确的是A.对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性。B.是一种无监督学习方法。C.k值无法自动获取,初始聚类中心随机选择。D.初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大。相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏 ...
4.聚类分析通常使用K-Means算法,下列不属于其算法步骤的是A.从数据点集合中随机选择K个点作为初始聚集中心B.对其余每个数据点依次判断其与K个中心的距离C.重新计算