有關K-means集群(clustering)演算法，下列敘述何者有誤？
A不論不相似度測度(dissimilarity measure)為何，均適合採用 K-means 演算法正確答案
B同一筆資料，用 K-means 演算法分群兩次，可能得到不同之分群結果
CK-means 演算法的目標是使各個群組內部的均方誤差總和達到最小
DK-means 演算法的目標是使各個群組間之均方誤差總和達到最大
答案與詳解
為什麼答案是 A
K-means 以歐氏距離（平方誤差）為核心，對類別型資料或某些非歐氏距離的測度並不適合，並非「不論何種不相似度測度均適合」，此敘述有誤，為題目要選的答案。
考點：K-means限制條件考點：隨機初始化陷阱考點：目標函數WCSS考點：群內vs群間誤差
載入中…
