Додати до Chrome
✅ Перевірена відповідь на це питання доступна нижче. Наші рішення, перевірені спільнотою, допомагають краще зрозуміти матеріал.
Чому метод k-means чутливий до початкового вибору центрів кластерів?
Тому що цільова функція не є опуклою, і різні початкові центри можуть привести до різних локальних мінімумів (різних результатів кластеризації)
Тому що алгоритм не використовує відстані Евкліда
Тому що алгоритм потребує великої кількості ітерацій
Тому що алгоритм може зійтися до різних локальних мінімумів
Тому що центри мають бути обрані випадково з діапазону [0,1]
Отримайте необмежений доступ до відповідей на екзаменаційні питання - встановіть розширення Crowdly зараз!