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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

K均值聚类迭代结束的条件有哪几种? ()

A.聚类出指定个数的类

B.迭代次数达到约束值

C.满足了送代收敛准则

D.运行时间达到约束值

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第1题
k均值算法在运行时,下列哪个条件满足,都将终止迭代()

A.没有(或最小数目)聚类中心再发生变化

B.没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类

C.误差平方和局部最小

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第2题
K均值聚类,每一轮迭代,都会带来各类别中心点的变化。()
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第3题
下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足()?

A.需要事先确定聚类数目

B.需要初始化聚类质心

C.算法迭代执行

D.K均值聚类是无监督聚类

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第4题
K均值聚类算法的输入包括()。

A.聚类个数K

B.方差

C.n个数据对象

D.初始中心

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第5题
K均值聚类法在R软件中实现的函数是()

A.Apriori

B.randomForest

C.kmeans

D.hclust

E.rtree

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第6题
ISODATA算法是在k均值算法的基础上,增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作,并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。()
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第7题
关于K-均值和DBSCAN的比较,以下说法正确的是()。

A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象

B.K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念

C.K均值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.K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

E.K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的,但是它们都被扩展,以便处理其他类型的数据

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第8题
K均值聚类的不足包括以下哪些项?()

A.该算法不适合分布式并行化

B.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

C.算法的复杂度是非线性的,随着数据量的增长呈指数级增长

D.只适用于连续数值型输入变量

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第9题
下列哪几种属于监督学习?()

A.LASSO回归

B.支持向量机

C.逻辑回归

D.谱聚类

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第10题
K-means 算法的缺点不包括()

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

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第11题
下列关于凝聚层次聚类的说法,说法正确的是?()

A.一旦两个簇合并,该操作还能撤销

B.算法的终止条件是仅剩下一个簇

C.空间复杂度

D.具有全局优化目标函数

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