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K均值聚类算法属于以下哪个学习方法？( )

A. 监督学习
B. 非监督学习
C. 强化学习
D. 半监督学习

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这里有5个样本，坐标分别是（4，5），（3，2），（1，0），（2，1），（5，2），假设这五个样本聚为一类，则这五个样本的中心点与直径分别是多少？( )

A. （3，2），1.42
B. （3，2），5.83
C. （2，1），1.41
D. （2，1），5.83

关于K-means算法的步骤，正确排序是：( )。1. 从数据中随机选择K个点作为（种子）质心（Centroids）2. 重复3-4步骤，直到满足终止条件：没有（或最小数目）数据被重新分配给不同的聚类，没有（或最小数目）质心再发生变化，误差收敛3. 计算每个数据（数据点）与各个（种子）质心之间的距离，把每个数据（数据点）分配给距离它最近的（种子）质心4. 重新计算新形成的簇的质心5. 指定簇的数目K

A. 13452
B. 51342
C. 51432
D. 15342

关于K-means聚类算法说法正确的是( )。

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

关于KNN与K-means算法描述正确的是( )。

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