题目内容
（请给出正确答案）
A.优化初始点的选取
B.重新检查数据清洗的是否充分
C.多次重复运行，直到有满意结果
D.检查异常值、量纲的影响是否还存在
参考答案
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网友提供的答案
更多“在K-means聚类分析中，当聚类效果不能令人满意时，下列说法不正确的是（）”相关的问题
A.kmeans算法对于非凸型的聚类不能产生聚类结果。
B.在确定样本集是否可以使用kmeans算法时，可以先对数据集进行可视化观察样本集的大致分布。
C.初始聚类中心的选择会影响kmeans算法的收敛速度。
D.kmeans需要多次迭代，因此对于大的样本集速度求解比较慢。
A.对于基于密度的聚类而言，不是根据样本的距离，而是根据样本的密度进行分组的。
B.在基于密度的聚类中，样本的邻域距离阈值参数不同，可能得到不同的聚类结果。
C.在聚类过程中，非数值型属性必须转为数值属性才能进行聚类分析。
D.在使用kmeans聚类时，k值总是很容易给出。
A.在聚类分析中，簇之间的相似性越大，簇内样本的差别越大，聚类的效果就越好
B.聚类分析可以看作是一种非监督的样本分组过程
C.k均值算法是一种常用的聚类算法，簇的个数算法不能自动确定
D.k均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置有关
A.kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。
B.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。
C.kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。
D.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。
A.聚类是无监督学习方法
B.聚类可作为分类等其他任务的预处理过程
C.聚类分析目标是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
D.“簇”越多说明聚类效果越好
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