题目内容

下列哪个情形不适合作为k-means迭代终止的条件?

A. 前后两次迭代中,每个聚类中的成员不变
B. 前后两次迭代中,每个聚类中样本的个数不变
C. 前后两次迭代中,每个聚类的中心点不变
D. 迭代次数达到预设上限值

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更多问题

A. k-means丢弃被它识别为噪声的对象
B. k-means使用簇的基于原型的概念
C. k-means很难处理非球形簇和不同大小的簇
D. k-means对离群点、噪声敏感

A. 加入更多层,使神经网络的深度增加.
B. 有维度更高的数据
C. 当这是一个图形识别的问题时
D. 以上都不正确

A. 27
B. 1000
C. 170
D. 80

A. sigmoid函数在深度神经网络中梯度反向传播时,容易导致梯度消失
B. tanh函数对于规模比较大的深度神经网络计算速度比较慢
C. reLu函数计算速度和收敛速度都比tanh/sigmoid快
D. reLu函数的正区间存在梯度消失的问题