在K-Means聚类分析中，初始聚点的选择方法有（）.A、根据经验选择B、随机选择C、将全部样本人为地或者随机的进行划分，以每类的重心为聚点D、以上都可以
在K-Means聚类分析中，初始聚点的选择方法有（）.
- A、根据经验选择
- B、随机选择
- C、将全部样本人为地或者随机的进行划分，以每类的重心为聚点
- D、以上都可以
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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
关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（ ）。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析C.K-Means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.当簇的密度变化较大时，DBSCAN不能很好的处理，而K-Means则可以
K-means算法叙述正确的是（）A、在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D、从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
K-means算法的叙述正确的是（）A、在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的B、在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化C、对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目的新的聚类心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
多选题K-means算法叙述正确的是（）A在K-means算法中K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估计的B在K-means算法中，首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分，然后对初始划分进行优化C对于一个类中的每个对象，在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目D从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时，算法的时间开销是非常大的
多选题多元统计分析中，属于聚类分析的基本步骤的有（）。A选择聚类方法B决定类别个数C描述与解释各个类别D估计判别函数系数