K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。()

简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。 聚类算法中最典型的代表就是K-Means算法。 简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点 K均值聚类算法过程 KMeans算法的基本思想是：选择样本空间中k个样本（点）为初始中心，然后对剩余样本进行聚类，每个中心把距离自己最近的样本“吸引”过来，然后更新聚类中心的值，依次把每个样本归到距离最近的类中，重复上面的过程，直至得到某种条件下最好的聚类结果。 同样的数据集采用不同的聚类算法,其聚类结果也往往不相同,甚至采用相同类型的聚类算法,选用不同的参数,结果也很不一样。 ( ) 划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点？ 划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点 DBSCAN算法假设聚类结构能通过样本分布的确定，该算法通过考察来衡量样本之间的可连接性，不断扩展聚类簇实现聚类目的（） 层次聚类对给定的数据进行()的分解。 层次聚类适合规模较()的数据集 有关k-means下列说法正确的是？: 可以处理凸型分布数据的聚类 可以确定样本属性的重要性 聚类的结果与初始选择的假设聚类中心有关 适合任意数据集的分组 简述K-平均算法的输入、输出及聚类过程（流程）。 高斯混合模型Gaussian Mixture Models是假定数据集满足高斯分布的情况下采用的一种聚类方法 以下__________算法是聚类算法 使用EM聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，将簇数设置为3，其他参数保持默认值，忽略class属性，选择类别作为簇的评价标准并指定class，从结果中可知，下列选项中，（）是正确的。 使用EM算法对天气数据集（weather.numeric.arff）进行聚类，将numClusters设置为4，即簇数为4，其他参数保持默认值，忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，()是错误的。 k均值聚类是硬聚类。() 中国大学MOOC: 聚类算法中的谱聚类算法是一种分层算法。 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。