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题目

1.（多选）关于K-means聚类算法说法正确的是

        A. 是一种无监督学习方法

        B. 对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性

        C. 初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大

        D. K值无法白动获取，初始聚类中心随机选择

解答

1.【答案】ABD

【解析】

• 选项A：是一种无监督学习方法​​

  K-means聚类算法不需要标签数据，用于将数据分成聚类，因此属于无监督学习。该选项正确。

• ​​选项B：对大数据集有较高的效率并且具有可伸缩性​​

  K-means的时间复杂度为O(nki)，其中n是样本数，k是聚类数，i是迭代次数。它对大规模数据集处理效率较高，且易于扩展。该选项正确。

• ​​选项C：初始聚类中心的选择对聚类结果影响不大​​

  K-means对初始聚类中心的选择非常敏感，不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。因此，该选项错误。

• ​​选项D：k值无法自动获取，初始聚类中心随机选择​​

  K-means需要用户预先指定聚类数k，算法本身无法自动确定k值。初始聚类中心通常随机选择（尽管有改进方法如K-means++，但标准K-means使用随机选择）。该选项正确。

因此，正确选项是​​A、B、D​​。