K中心点算法是异常值敏感的聚类算法。（ ）
对
举一反三
- K中心点算法是划分聚类算法的一种。（ ）
- <p>K-means算法是异常值敏感的聚类算法。（ ）</p>
- 有关kmeans算法，正确的说法是？? kmeans算法对异常样本非常敏感，因此在聚类前要把异常样本直接删除。|kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。|kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。|kmeans算法需要在聚类前确定类数k，这个k值需要有助于解释各类的业务含义。
- 关于k均值聚类算法下列说法错误的是() A: 根据样本到聚类中心点的距离决定样本所在的簇 B: 簇的个数算法不能自动确定 C: 初始假设聚类中心点不同可能导致不同的聚类结果 D: 初始假设聚类中心点必须设置在真实中心点附近
- K-中心点算法是一种基于划分的聚类算法，选用簇中最中心的对象作为簇的代表对象。
内容
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下列聚类方法分类正确的有()。 A: 基于划分的聚类方法:K-均值算法,DIANA算法 B: 基于层次聚类方法:K-均值算法,K-中心点算法 C: 基于划分的聚类方法::K-均值算法,DBSCAN算法 D: 基于层次聚类方法:DIANA算法,AGNES算法
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K均值聚类算法与GMM算法都是软聚类方法。（ ）
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FCM算法用隶属度确定每个样本属于某个聚类的程度。它与K平均算法和中心点算法等相比，计算量增加。
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下列关于k均值聚类算法的说法中错误的是？ A: k均值算法采用误差和准则函数，其聚类目标是使准则函数值最小 B: 理论上可以证明，k均值聚类算法是收敛的 C: k均值算法的聚类结果虽然收敛但不确定 D: 聚类结果受设定的聚类数k、初始聚类中心和样本的分布情况影响
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下列哪些属于基于划分的聚类算法 A: K-means B: K-modes C: K-means++ D: K中心点