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题目内容（请给出正确答案）

[主观题]

以下对k-means聚类算法解释正确的是（)A.能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算B.能自动

以下对k-means聚类算法解释正确的是()

A.能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算

B.能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算

C.不能自动识别类的个数,随即挑选初始点为中心点计算

D.不能自动识别类的个数,不是随即挑选初始点为中心点计算

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更多“以下对k-means聚类算法解释正确的是（)A.能自动识别类…”相关的问题

第1题

类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？（)

A、KNN

B、EM

C、DBSCAN

D、K-Means

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第2题

以下哪项不属于聚类算法？（)

A.K-means算法

B.Apriori算法

C.K-medoids算法

D.CLARANS算法

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第3题

在使用K-means算法对数据集进行聚类操作时，数据集的一个点（5，6)到中心点（2，2)的欧式距离是多少？（)

A.3

B.4

C.5

D.6

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第4题

K-means算法中聚类的个数K是由用户自定义的（）

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第5题

下面哪些是属于基于密度的聚类算法（Density-basedMethod)？（)

A.DBSCAN

B.k-Means

C.OPTICS

D.DENCLUE

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第6题

k-means算法主要优点（)。

A.解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速

B.对处理大数据集，该算法是相对可伸缩和高效率的

C.当结果簇是密集的，它的效果较好

D.必须事先给出k(要生成的簇的数目)，而且对初值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同结果

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第7题

k-means算法的优点是简单，（），易于理解和实现。

A.不用预先聚类个数

B.时间复杂度高

C.时间复杂度低

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第8题

利用到每个聚类中心和的远近判断离群值的方法，可以基于的算法为（）。

A.K-Means

B.KNN

C.SVM

D.LinearRegression

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第9题

关于人工智能机器学习算法，下列叙述不正确的是（）。

A.人工神经网络既可以设计监督学习算法也可以设计非监督学习算法

B.机器学习算法就是指各种人工神经网络算法

C.K-means算法用于聚类，属于非监督学习范畴

D.支持向量机算法属于线性分类算法，属于监督学习范畴

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第10题

K-Means算法可以聚以下哪种形状的样本（)？

A.圆形分布

B.凸多边形分布

C.带状分布

D.螺旋分布

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第11题

K-Medoids是对K-Means聚类法的优化，因此比K-Means聚类法应用更为广泛。（）

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