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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

K均值聚类和层次聚类在一些方面有重大差异。以下哪些说法是正确的()。

A.在K均值聚类中,必须在运行算法前选定想要的簇的个数

B.在k均值聚类中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数

C.在层次聚类中,可以在运行算法后选定想要的簇的个数

D.k均值聚类算法所需的计算量比层次聚类算法小得多

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第1题
确定用于在k均值算法中找到最佳聚类的最佳方法()

A.Euclideanmethod

B.Manhattanmethod

C.Elbowmethod

D.Silhouettemethod

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第2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

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第3题
由于K均值聚类是一个迭代过程,我们需要设置其迭代终止条件。下面哪句话正确描述了K均值聚类的迭代终止条件()?

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

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第4题
k均值算法在运行时,下列哪个条件满足,都将终止迭代()

A.没有(或最小数目)聚类中心再发生变化

B.没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类

C.误差平方和局部最小

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第5题
下面关于K-均值聚类法的描述,正确的有()。

A.适合于大样本

B.类别数目的确定具有一定的主观性

C.事先不确定要分多少类,先把每一个对象作为一类,然后一层一层分类

D.要求研究者先指定需要划分的类别个数

E.计算量较小,效率比层次聚类要高

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第6题
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。

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

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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

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第8题
如下哪个算法不属于聚类算法?()

A.均值聚类算法

B.最小哈希聚类算法

C.朴素贝叶斯算法

D.混合高斯聚类算法

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第9题
K-均值算法是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动的确定。()
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第10题
对“无关”单词的自由回忆表明,在类别上相似的单词会被一起回忆出来——此现象支持哪种模型?

A.联想模型

B.聚类模型

C.层次模型

D.概念模型

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第11题
常用的聚类方法有层次聚类、划分聚类、网格聚类、()。

A.回归聚类

B.支持向量聚类

C.人工神经网络聚类

D.密度聚类

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