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Kmeans算法属于有监督学习中的一种。（）
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最大最小距离聚类算法的结果与参数θ及第一个聚类中心的选择没有关系。
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最大最小距离聚类算法比基于最近邻规则的试探法聚类算法在聚类中心的确定上有更强的适应能力。
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归一化处理总是可以提升聚类效果。
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ISODATA算法是在k均值算法的基础上，增加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。
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动态聚类算法是一种通过反复修改聚类结果来进行优化以达到满意的聚类结果的迭代算法。
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每一个特征维度量纲标尺对聚类结果的影响实质上是在不同的量纲标尺下特征值取值大小出现了差异。
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层次聚类有融合算法和分解算法两个基本算法。
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常用聚类算法有试探法，层次法，迭代法，和密度法。
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对
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样本间的相似度度量可以使用距离度量和非距离度量。
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完整的数据聚类过程一般包括选定特征，设定聚类准则，选择聚类算法和聚类结果评估。
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