题目内容
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[单选题]
K均值聚类法步骤有（)
A.指定分类数，并指定某些观测为凝聚点作为各类的初始核心
B.按就近原则将其余观测向凝聚点聚集，从而得到初始分类，计算初始分类的中心位置
C.对中心位置重新聚类，完毕后再次计算中心位置，反复循环，直到中心位置改变很小
D.以上都是
E.以上都不是
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A.指定分类数，并指定某些观测为凝聚点作为各类的初始核心
B.按就近原则将其余观测向凝聚点聚集，从而得到初始分类，计算初始分类的中心位置
C.对中心位置重新聚类，完毕后再次计算中心位置，反复循环，直到中心位置改变很小
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A.可以从数据点集合中随机选择K个点作为初始的聚集中心B对其他的每个数据点，以此判断其与K个中心点的距离，距离最近的表明它属于这项聚类
B.聚类分析，必须先设定分类的标准，否则无法准确分类
C.重新计算新的聚簇集合的平均值既中心点
A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象
B.K均值使用簇的基本原型概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D.K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但DBSCAN会合并有重叠的簇
A.已经形成了K个聚类集合，或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合
B.已经达到了迭代次数上限,或者前后两次迭代中聚类质心基本保持不变
C.已经形成了K个聚类集合，或者已经达到了迭代次数上限
D.已经达到了迭代次数上限,或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合
