多项选择题
A.即使输入数据X各个维度上的数值相似度较高，依旧需要对其去均值B.使用PCA算法时，数据压缩后的维度M可以设置的偏小一点C.在使用PCA算法时，有可能陷入局部最小值，所以需要使用不同的初始化数值多次计算以获得更好的结果D.已知使用PCA算法压缩后的数据Y以及压缩矩阵A ，但是无法大致还原压缩前的数据X
下图是某个二维高斯混合模型的聚类结果，该GMM的输出矩阵的形式为（）。A.对角阵且非单位矩阵B.普通方阵C.单...
单项选择题
下图是某个二维高斯混合模型的聚类结果，该GMM的输出矩阵的形式为（）。
A.对角阵且非单位矩阵B.普通方阵C.单位矩阵D.不能确定
对一组无标签的数据X，使用不同的初始化值运行K-means算法50次，如何评测这50次聚类的结果哪个最优？（）...
单项选择题对一组无标签的数据X，使用不同的初始化值运行K-means算法50次，如何评测这50次聚类的结果哪个最优？（）
A.优化目标函数值最小的一组最优B.需要获取到数据的标签才能评测C.暂无方法D.最后一次运行结果最优
使用K-means算法得到了三个聚类中心，分别是[1，2]，[-3，0]，[4，2]，现输入数据X=[3，1]...
单项选择题使用K-means算法得到了三个聚类中心，分别是[1，2]，[-3，0]，[4，2]，现输入数据X=[3，1]，则X属于第几类？（）
A.1B.3C.2D.不能确定
