A. 能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算 B. 能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算 C. 不能自动识别类的个数,随机挑选初始点为中心点计算 D. 不能自动识别类的个数,不是随机挑选初始点为中心点计算
A. KNN是分类算法,k-means是聚类算法 B. 它们都属于有监督学习算法 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. 不需要指定簇的个数 B. 不能自动识别簇的个数 C. 对异常点不敏感 D. 聚类结果与中心点的初始化无关
A. 尝试为不同的质心初始化运行算法 B. 调整迭代的次数 C. 找到集群的最佳数量 D. 以上所有
A. 特征选取 B. 模式相似性测度 C. 分类准则 D. 已知类别的样本质量
A. 不能在每个类别上用监督学习分别进行学习 B. 可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习 C. 在进行监督学习之前,不能新建聚类类别 D. 不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习
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