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（请给出正确答案）
提问人：网友王静平
发布时间：2023-03-06
[多选题]
常见的原型聚类算法包括（）。
A.k均值算法
B.学习向量量化
C.高斯混合聚类
D.密度聚类
参考答案
A.聚类个数K
B.方差
C.n个数据对象
D.初始中心
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第3题
K均值聚类算法的特点包括()。
K均值聚类算法的特点包括（)。
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A.数据集中包含符号属性时，直接应用K均值聚类算法是有问题的
B.用户事先需要制定K的个数
C.对噪声和孤立点数据比较敏感
D.少量的敏感数据能够对聚类均值起到很大的影响
第4题
下面哪个分布式机器学习算法的说法是错误的？
A.并行决策树可以对每个属性的重要性分别进行计算。
B.并行k均值算法在map程序中各个数据节点要共享各分组的几何重心（每次迭代产生的“聚类中心”）。
C.常见的机器学习算法可以使用批处理的改造方式实现分布式计算。
D.分布式机器学习利用并行计算可以提升算法的性能。
第6题
K均值聚类算法的基本思想包括（）。
A.首先，随机选择K个对象，每个对象初始的代表了一个簇的均值
B.对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇
C.然后重新计算每个簇的平均值
D.这个过程不断重复，直到准则函数收敛
第7题
K均值聚类算法的基本思想包括（）。
A.这个过程不断重复，直到准则函数收敛
B.对剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇
C.首先，随机选择K个对象，每个对象初始的代表了一个簇的均值
D.然后重新计算每个簇的平均值
第9题
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
