题目内容

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

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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

当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( )

A. 分类分析
B. 主成份分析
C. 回归分析
D. 聚类分析

有关机器学习算法选择的说法不正确的有( )。

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