A. 每个点的取值范围为[0, 1] B. 每个点的取值越接近于0越好 C. 可以体现出簇的紧凑性 D. 对于离群点,取值可能超过1性
A. 监督学习 B. 非监督学习 C. 强化学习 D. 半监督学习
A. （3，2），1.42 B. （3，2），5.83 C. （2，1），1.41 D. （2，1），5.83
A. 13452 B. 51342 C. 51432 D. 15342
A. K值无法自动获取，初始聚类中心随机选择 B. 初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大 C. 对异常点不敏感 D. 在指定K的前提下，每次结果都是相同的
A. KNN是分类算法,K-Means是聚类算法 B. 它们都是监督学习 C. 都是在数据集中找离它最近的点 D. 都有明显的前期训练过程
A. 分类分析 B. 主成份分析 C. 回归分析 D. 聚类分析
A. 每种算法都有其使用范围,因此选择算法需要考虑具体处理的问题 B. 判断机器学习算法好坏在数据需求阶段就可以确定 C. 在分类前可以先做聚类分析 D. 对聚类问题可以任选一种聚类算法
A. 客户人口数据 B. 收入数据 C. 家庭男女组成 D. 客户长途市话以及漫游等通话数据
A. K值的选取不好把握 B. 对于不是凸的数据集比较难收敛 C. 如果各隐含类别的数据不平衡，比如各隐含类别的数据量严重失衡，或者各隐含类别的方差不同，则聚类效果不佳 D. 采用迭代方法，得到的结果可能是局部最优
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