coursera Machine Learning 第八周 测验quiz1答案解析 Unsupervised Learning

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1.选择AC

解析:K均值算法只能将数据分类开,并不能具体分成哪些类,所以诸如垃圾软件、晴天雨天都是无法分出的,将文章主题划分成几类,还能将网站用户划分几类,故选择AC。

2.选择A

解析:应该是x(i)与u(i)距离最短的点所以选择A

3.选择AD

解析:K-means是一种迭代算法,以下两个步骤在其内部循环中重复执行。 聚类单元步骤就是c(i)被更新。聚类中心步骤就是uk被更新,所以选择AD。uk的更新不是取靠x(i)最近的。

4.选择D

解析:问如何选取最佳的聚类参数,当然是代价函数最小的那个,选择D。

5.选择AD

解析:A如果我们担心K均值落到局部最小,可是多试几次随机初始化,正确。B并不是类数越多越好,失去了意义,错误。C没有提到过这类方法,错误。D有事很难将数据划分成明确的几类,很难决策类数,正确。

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