题目内容

如何衡量聚类的质量( )。

A. 簇内数据点散布越小越好
B. 簇中心点之间的距离越大越好
C. 簇的个数越小越好
D. 需要考虑数据点间的连通性

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对于轮廓系数图表述正确的是( )。

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

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

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