一个好的聚类算法要能产生高质量的聚类结果——簇，这些簇要具备以下两个特点：
A: 高的簇内相似性
B: 低的簇间相似性
C: 形状各异
D: 位置不同
A: 高的簇内相似性
B: 低的簇间相似性
C: 形状各异
D: 位置不同
举一反三
- 一个好的聚类算法要能产生高质量的聚类结果——簇，这些簇要具备特点： A: 高的簇内相似性，低的簇间相似性 B: 形状各异 C: 位置不同 D: 线性分布
- 簇内相似度高且簇间相似度低的聚类结果比较好
- 数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。 A: 聚簇问的相似性很高，而不同的聚簇内的相似性很低 B: 聚簇内的相似性很低，而不同的聚簇间的相似性很高 C: 聚簇间的相似性很低，而不同的聚簇内的相似性很低 D: 聚簇内的相似性很高，而不同的聚簇间的相似性很低
- 我们总是希望聚类结果的“簇内相似度”高，并且“簇间相似度”低。
- 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/>)