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Kmeans算法的優(yōu)化,關(guān)于BiKmeans以下正確的是( )(多選)
A. BiKmeans在每一次迭代中,都是Kmeans的k=2的聚類
B. 采用每一次只做k=2的聚類可以很大程度上減少中心點(diǎn)丟失與局部最優(yōu)的問題
C. BiKmeans不需要做歸一化或者標(biāo)準(zhǔn)化
D. 采用一種決策樹的思想
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BiKmeans,即雙層K均值,是K均值算法的一種變體。針對(duì)BiKmeans的描述,我們可以分析以下選項(xiàng):

- **A: BiKmeans在每一次迭代中,都是Kmeans的k=2的聚類**
這項(xiàng)是正確的。BiKmeans是一種層次聚類算法,每次迭代中將一個(gè)簇分為兩個(gè)簇,即應(yīng)用Kmeans算法時(shí)選擇k=2。

- **B: 采用每一次只做k=2的聚類可以很大程度上減少中心點(diǎn)丟失與局部最優(yōu)的問題**
這項(xiàng)部分正確。雖然每次只做k=2的聚類可能會(huì)在一定程度上減少陷入局部最優(yōu)的問題,但并不能完全消除這種風(fēng)險(xiǎn)。BiKmeans通過層次化的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,相對(duì)較小的k值可能有助于探索數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

- **C: BiKmeans不需要做歸一化或者標(biāo)準(zhǔn)化**
這項(xiàng)是不正確的。與其他聚類算法一樣,BiKmeans在某些情況下也需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化,特別是當(dāng)特征具有不同的量綱時(shí),以確保距離計(jì)算的合理性。

- **D: 采用一種決策樹的思想**
這項(xiàng)是正確的。BiKmeans在對(duì)每個(gè)簇進(jìn)行二分的過程中類似于決策樹的構(gòu)建過程,將數(shù)據(jù)逐步細(xì)分,形成一種樹狀結(jié)構(gòu)。

綜上分析,正確答案是:**A、B(部分正確,可接受)、D**。