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判斷題給定由兩次運行K均值產(chǎn)生的兩個不同的簇集，誤差的平方和最大的那個應(yīng)該被視為較優(yōu)。

1.判斷題K均值是一種產(chǎn)生劃分聚類的基于密度的聚類算法，簇的個數(shù)由算法自動地確定。

2.判斷題聚類分析可以看作是一種非監(jiān)督的分類。

3.判斷題在聚類分析當中，簇內(nèi)的相似性越大，簇間的差別越大，聚類的效果就越差。

4.判斷題SVM是這樣一個分類器，他尋找具有最小邊緣的超平面，因此它也經(jīng)常被稱為最小邊緣分類器（minimal margin classifier）

5.判斷題在決策樹中，隨著樹中結(jié)點數(shù)變得太大，即使模型的訓(xùn)練誤差還在繼續(xù)減低，但是檢驗誤差開始增大，這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。