BFR聚类是用于处理数据集()的k-means变体。

K-Means能够处理不规则数据的聚类问题 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。 ( ) R型聚类是对数据中的列分类，Q型聚类是对数据中的行分类 数据分类有两部过程组成：第一步，建立一个聚类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类（） 数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个聚类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类（） 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。 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 大数据聚类的主要目的是 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（）。 聚类是根据数据的将一组数据分为几个类别（） 数据挖掘对聚类的数据要求是什么？ 数据挖掘对聚类的数据要求是什么 数据集分为三类：（）。 数据集分为三类（） 交通数据集通常包括空间和时间特性而且跨越大范围的时间空间。数据聚类可以有效的减小数据规模为随后的分析提供便利。() Google是用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构（） Hive是大数据SQL批处理引擎，用于处理SQL类批处理作业，但是处理速度较慢（） 下列选项是BFR的对象是() Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件是（）架构 （）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构