8、假定一个数据集： 有m个点，K个簇； 一半的点和簇在"较稠密的"区域； 一半的点和簇在"不太稠密的"区域； 两个区域之间是明显分离的 对给定的数据集，下面哪种情况可以最小化寻找K个簇时的平方误差？A．在较稠密和不太稠密的区域质心分布应当相同B．不太稠密的区域应当分配更多的质心C．较稠密的区域应当分配更多的质心D．以上都可以
8、假定一个数据集： 有m个点，K个簇； 一半的点和簇在"较稠密的"区域； 一半的点和簇在"不太稠密的"区域； 两个区域之间是明显分离的 对给定的数据集，下面哪种情况可以最小化寻找K个簇时的平方误差？
A．在较稠密和不太稠密的区域质心分布应当相同
B．不太稠密的区域应当分配更多的质心
C．较稠密的区域应当分配更多的质心
D．以上都可以
参考答案和解析
不太稠密的区域应当分配更多的质心。
相关考题：
“簇”是系统为文件分配磁盘时的分配单元，其特征叙述不正确的是______。A．每个簇在FAT中都有对应的表项，簇号即为表项的序号B．FAT中，每个表项记录信息用于表示该簇是“使用”、“空闲”或者“坏”。C．坏簇在磁盘格式化过程中发现和登记，如果有一个扇区损坏时，该簇还可以使用。D．FAT中，每个文件存储位置都有表示为一个“数字链”，其给出该文件的各个部分被存储在磁盘哪些簇中。
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
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均值使用簇的基于原型的概念，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，但是DBSCAN会合并有重叠的簇
关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理B、混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题
在RF优化前要划分好簇，簇划分有以下哪几项原则（）。A、簇的数量原则：根据实际情况，18-25个基站为一簇，不宜过多或过少B、站点的疏密原则：根据站点排布情况，尽量将相对密集站群归为一簇C、行政区域划分原则：城市规划的行政区一般都是中心密集逐渐外扩，或者外扩存在一定的方向性，这样将分割区域放在行政区外延区域便于簇与簇之间的衔接D、地形因素原则
单选题关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）AK均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象BK均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念CK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DK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，但是DBSCAN会合并有重叠的簇
多选题在RF优化前要划分好簇，簇划分有以下哪几项原则（）。A簇的数量原则：根据实际情况，18-25个基站为一簇，不宜过多或过少B站点的疏密原则：根据站点排布情况，尽量将相对密集站群归为一簇C行政区域划分原则：城市规划的行政区一般都是中心密集逐渐外扩，或者外扩存在一定的方向性，这样将分割区域放在行政区外延区域便于簇与簇之间的衔接D地形因素原则
单选题关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）A当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理B混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布C混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇D混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题