==>第四範式 k-means

1.關於k-means算法，正確的描述是(初始值不同，最終結果可能不同) A能找到任意形狀的聚類 B初始值不同，最終結果可能不同 C每次迭代的時間複雜度是0(n2)，其中n是樣本數量             D不能使用核函數(kernel function) 解析：參數k的選擇不同，結果不同，K-means 算法的初始「簇中心」點是隨機選取的，所以最終求的得簇中心的劃分與隨機選取的「簇中心」有關，

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