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關于KMeans聚類算法,下面哪種說法是錯誤的是?
A. KMeans 算法中的 k是一個超參數,需要我們人為輸入來確定
B. 簇中所有數據的均值通常被稱為這個簇的“質心”(centroids)
C. 直到簇不再發(fā)生變化或者達到最大迭代次數,KMeans算法才停止尋找新的質心
D. 質心越多越好
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質心不是越多越好,最優(yōu)的K值在實踐中可通過二分查找等方法確定

正確答案是 D: 質心越多越好。

分析:

A: KMeans 算法中的 k是一個超參數,需要我們人為輸入來確定。
這個說法是正確的。在KMeans算法中,k表示要分成的簇的數量,這是一個需要用戶預先設定的參數。

B: 簇中所有數據的均值通常被稱為這個簇的“質心”(centroids)。
這個說法也是正確的。KMeans算法中,每個簇的質心是該簇中所有點的均值。

C: 直到簇不再發(fā)生變化或者達到最大迭代次數,KMeans算法才停止尋找新的質心。
這個說法也是正確的。KMeans算法的停止條件通常是簇的分配不再發(fā)生變化或者達到了預設的最大迭代次數。

D: 質心越多越好。
這個說法是錯誤的。質心(簇的數量)越多并不一定越好。雖然增加質心的數量可能會減少每個簇內的距離總和,但這也可能導致過擬合問題。此外,選擇過多的質心可能會使模型變得復雜,難以解釋,并且可能不具備良好的泛化能力。選擇適當數量的質心需要根據具體問題和數據特點,通過交叉驗證或其他評估方法來確定。