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提问人：网友xiao0102
发布时间：2022-01-06
[主观题]
目前聚类算法有很多种，算法的选择取决于数据的累心，聚类的目的和应用。（)
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第3题
K-means++算法选择初始seeds的基本思想就是：初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。那么算法流程为（）。1.从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心2.对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心（指已选择的聚类中心）的距离D（x）3.选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D（x）较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大4.重复2和3直到k个聚类中心被选出来5.利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法。
A.2.5.4.3.1
B.1.5.4.2.3
C.1.2.3.4.5
D.4.3.2.1.5
第4题
有关kmeans算法，正确的说法是？
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。
第5题
EM算法是在概率中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，下面用EM算法对与上面相同数据进行分析。单击Choose选择EM聚类器，修改numClusters簇数为2，其他保持默认值。确保Play为忽略属性，单击Start显示运行结果。
第6题
有关机器学习算法选择的说法正确的有？
A.每种算法都有其使用范围，因此选择算法需要考虑具体处理的问题
B.对聚类问题可以任选一种聚类算法
C.判断机器学习算法好坏在分析数据前就可以确定
D.机器学习算法的好坏需要通过实验比较确定
第9题
有关kmeans算法，以下正确的说法有哪些？
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。
