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1. 假设数据挖掘的任务是将如下8个点(用(x,y)代表位置)聚类为3个簇:A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9)距离函数是欧式距离。假设初始选择A1,B1和C1分别为每个聚类的中心,用K-平均算法来给出最后的三个簇以及簇中心:
7. 假设数据挖掘的任务是将如下的八个点(用(x,y)代表位置)聚类为三个簇.A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9)距离函数是欧几里得距离.假设初始我们选择A1,B1和C1分别为每个簇的中心,用k均值算法给出:在第一轮执行后的三个簇中心点为多少?2.最后的三个簇是什么?
28. 假设数据挖掘的任务是将如下8个点(用(x,y)代表位置)聚类为3个簇:A1(2,10),A2(2,5),A3(8,4),B1(5,8),B2(7,5),B3(6,4),C1(1,2),C2(4,9)距离函数是欧式距离。假设初始选择A1,B1和C1分别为每个聚类的中心,用K-平均算法来给出在第一次循环执行后的三个聚类中心:
29. 将如下的八个点聚类为三个簇。距离函数为欧几里得距离。假设初始我们选择A1,B1,C1作为每个簇的中心,用k均值算法: A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 (2,10) (2,5) (8,4) (5,8) (7,5) (6,4) (1,2) (4,9) (1)给出第一轮执行后的三个簇中心 (2)聚类最后的三个簇。