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(难度：中等)K-means属于一种聚类算法。

题目
(难度：中等)K-means属于一种聚类算法。
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相似问题和答案

第1题：

K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。


正确答案:错误

第2题：

简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。


正确答案:（1）k-means算法：
优点：算法描述容易，实现简单快速
不足：
簇的个数要预先给定
对初始值的依赖极大
不适合大量数据的处理
对噪声点和离群点很敏感
很难检测到“自然的”簇
（2）层次聚类算法：
BIRCH算法：
优点：利用聚类特征树概括了聚类的有用信息，节省内存空间；具有对象数目呈线性关系，可伸缩性和较好的聚类质量。
不足：每个节点只能包含有限数目的条目，工作效率受簇的形状的影响大。
C.URE算法：
优点：对孤立点的处理能力强；适用于大规模数据处理，伸缩性好，没有牺牲聚类质量。
缺点：算法在处理大量数据时必须基于抽样，划分等技术。
R.OCK算法：
优点：分类恰当，可采用随机抽样处理数据。
缺点：最坏的情况下时间复杂度级数大。
基于密度的聚类算法：可识别具有任意形状不同大小的簇，自动确定簇的数目，分离簇和环境噪声，一次扫描即可完成聚类，使用空间索引时间复杂度为O（NlbN）。

第3题：

K－means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。()

此题为判断题(对，错)。


正确答案:正确

第4题：

K-means算法的缺点不包括（）

  • A、K必须是事先给定的
  • B、选择初始聚类中心
  • C、对于“噪声”和孤立点数据是敏感的
  • D、可伸缩、高效

正确答案:D

第5题：

以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（）。

  • A、STING
  • B、WaveCluster
  • C、MAFIA
  • D、BIRCH

正确答案:D

第6题：

简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。


正确答案:（1）k-means算法：
优点：算法描述容易，实现简单快速
不足：
簇的个数要预先给定
对初始值的依赖极大
不适合大量数据的处理
对噪声点和离群点很敏感
很难检测到“自然的”簇
（2）层次聚类算法：
BIRCH算法：
优点：利用聚类特征树概括了聚类的有用信息，节省内存空间；具有对象数目呈线性关系，可伸缩性和较好的聚类质量。
不足：每个节点只能包含有限数目的条目，工作效率受簇的形状的影响大。
C.URE算法：
优点：对孤立点的处理能力强；适用于大规模数据处理，伸缩性好，没有牺牲聚类质量。
缺点：算法在处理大量数据时必须基于抽样，划分等技术。
R.OCK算法：
优点：分类恰当，可采用随机抽样处理数据。
缺点：最坏的情况下时间复杂度级数大。
基于密度的聚类算法：可识别具有任意形状不同大小的簇，自动确定簇的数目，分离簇和环境噪声，一次扫描即可完成聚类，使用空间索引时间复杂度为O（NlbN）。

第7题：

以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（）。

  • A、STING
  • B、WaveCluster
  • C、MAFIA
  • D、BIRCH

正确答案:D

第8题：

K均值K－Means算法是密度聚类。()

此题为判断题(对，错)。


正确答案：错误

第9题：

以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（）。

  • A、STING
  • B、WaveCluster
  • C、MAFIA
  • D、BIRCH

正确答案:D

第10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

正确答案:A,B,D

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