给定聚类个数k，关于K-均值聚类算法下述哪一种说法是正确的？
A: 任意选定距离度量，聚类结果相同
B: 选择不同距离度量，聚类结果一定不同
C: 选择不同距离度量，聚类结果可能相同，也可能不同，由样本点决定
D: 算法有可能输出的类别数小于k
A: 任意选定距离度量，聚类结果相同
B: 选择不同距离度量，聚类结果一定不同
C: 选择不同距离度量，聚类结果可能相同，也可能不同，由样本点决定
D: 算法有可能输出的类别数小于k
C
举一反三
- 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
- 中国大学MOOC: 给定聚类个数k，关于K-均值聚类算法下述哪一种说法是正确的？
- 聚类分析可采用不同的相似性度量，不同的聚类方法，加上最终类别数的确定，会得到不同的聚类结果。（ ）
- 关于谱系聚类算法的描述，正确的有（ ）。 A: 每一轮迭代都是把两个聚类合并为一个聚类 B: 把所有的类别最后都聚成一个类别是没有必要的 C: 假设所有样本特征的距离都是不相等的，谱系聚类的结果，和样本输入的次序有关。 D: 采用不同的距离公式，可能得到不同的聚类结果
- 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
内容
- 0
以下关于K均值聚类的说法，错误的是： A: 使用K均值聚类方法，需要一开始设置聚类个数 B: K均值聚类适用于数据是连续型的场合 C: 我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择 D: 变量个数越多，K均值聚类结果越好
- 1
K-Means聚类算法中的K表示（ ） A: 欧几里得距离 B: 样本个数 C: 聚类中心个数 D: 曼哈顿距离
- 2
下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足( _______)。 A: 要事先确定聚类数目 B: 算法迭代执行 C: K均值聚类是无监督聚类 D: 需要初始化聚类质心
- 3
下面哪一句话描述不属于K均值聚类算法的不足( ) A: 需要事先确定聚类数目 B: 需要初始化聚类质心 C: 算法迭代执行 D: K均值聚类是无监督聚类
- 4
同样的数据集采用不同的聚类算法,其聚类结果也往往不相同,甚至采用相同类型的聚类算法,选用不同的参数,结果也很不一样。 ( )