聚类是一个把数据对象集划分成多个()或()的过程,使得簇内的对象具有较高的(),但与其他簇中的对象很不相似
举一反三
- 聚类分析将对象分成不同的簇，使得簇内对象彼此相似，簇间对象彼此相异
- 将含有多个对象的数据集划分成若干个簇，使每个数据对象都属于且只属于一个簇，同时聚类簇的总数目小于数据对象的总数目，这种聚类类型称作 A: 基于层次的聚类 B: 基于网格的聚类 C: 基于划分的聚类 D: 基于密度的聚类
- 聚类就是将具体或抽象对象的集合聚为由相似对象组成的多个类或簇的过程
- 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（ ） A: 层次聚类 B: 划分聚类 C: 划分聚类 D: 模糊聚类
- K-Means算法是一个经典的聚类算法,它接受输入参数k,然后将n个数据对象划分为k个聚类,使所获得的聚类满足以下两个条件, 使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低。(<br/>)