關於分群演算法(Clustering)，下列敘述何者正確？
A分群屬於非監督式學習正確答案
Bk-means演算法進行分群前，可先不決定k值
C分群演算法通常計算複雜度較分類要高
D分群的效果與資料數量、群集數量都無關
答案與詳解
逐選項解析
A分群屬於非監督式學習非監督式學習✓ 正確
分群演算法屬於非監督式學習(Unsupervised Learning)，資料沒有預先標記的類別標籤，模型自行從資料結構中找出群集，與監督式學習(如分類、迴歸)需要標籤的方式不同。
Bk-means演算法進行分群前，可先不決定k值k-means限制✕ 易錯陷阱
k-means演算法在執行前必須由使用者預先指定k值(群集數量)，這是k-means的基本限制之一。不需預先指定k值的是階層式分群(Hierarchical Clustering)等演算法。
C分群演算法通常計算複雜度較分類要高✕ 錯誤
D分群的效果與資料數量、群集數量都無關✕ 錯誤
立即註冊,看完整詳解
這題的完整詳解,註冊就能看 · 每天 2 題免費
- 完整逐選項解析
- 秒殺解題技巧與破題關鍵
- 關鍵知識表整理
- 陷阱與易錯提醒
- 同考點歷屆題庫連續刷題與錯題本
立即註冊觀看完整詳解 已有帳號?登入
