8、以下关于K均值聚类的说法，错误的是：A．使用K均值聚类方法，需要一开始设置聚类个数B．K均值聚类适用于数据是连续型的场合C．我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择D．变量个数越多，K均值聚类结果越好
8、以下关于K均值聚类的说法，错误的是：
A．使用K均值聚类方法，需要一开始设置聚类个数
B．K均值聚类适用于数据是连续型的场合
C．我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择
D．变量个数越多，K均值聚类结果越好
参考答案和解析
k均值算法采用误差和准则函数，其聚类目标是使准则函数值最小
相关考题：
下列关于K均值聚类法的描述,正确的有()。 A.类别数目的确定具有一定的主观性B.类别数目的确定具有一定的客观性C.基本思想是将每一个样本分配给最近重心(均值)的类中D.处理速度较快，效率高于系统聚类E.适合于大样本并且均为连续型变量的情形
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
K-Means聚类法要求自变量之间不存在共线性，是因为（）A、变量存在多重共线性时无法得到聚类结果B、变量存在多重共线性时无法解释聚类结果C、变量存在多重共线性时，相关变量会在距离计算中占据很高的权重，从而对聚类结果有负面的影响D、变量存在多重共线性时，得到的聚类结果是完全错误的
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
下列关于黑洞力学定律说法错误的是：（）。A、第零定律是稳态黑洞的表面上，K是常数B、第一定律ΔM=（K/8Π）ΔA+ΩΔJ+VΔQC、第二定律ΔA0D、第三定律不能通过有限次操作，是K降到零
单选题关于传热系数K下述说法中错误的是（）A传热过程中总传热系数K实际是个平均值；B总传热系数K随着所取的传热面不同而异；C总传热系数K可用来表示传热过程的强弱，与冷、热流体的物性无关；D要提高K值，应从降低最大热阻着手
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
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