coursera Machine Learning 第八周 测验quiz1答案解析 Unsupervised Learning

1.选择AC

解析：K均值算法只能将数据分类开，并不能具体分成哪些类，所以诸如垃圾软件、晴天雨天都是无法分出的，将文章主题划分成几类，还能将网站用户划分几类，故选择AC。

2.选择A

解析：应该是x(i)与u(i)距离最短的点所以选择A

3.选择AD

解析：K-means是一种迭代算法，以下两个步骤在其内部循环中重复执行。 聚类单元步骤就是c(i)被更新。聚类中心步骤就是uk被更新，所以选择AD。uk的更新不是取靠x(i)最近的。

4.选择D

解析：问如何选取最佳的聚类参数，当然是代价函数最小的那个，选择D。

5.选择AD

解析：A如果我们担心K均值落到局部最小，可是多试几次随机初始化，正确。B并不是类数越多越好，失去了意义，错误。C没有提到过这类方法，错误。D有事很难将数据划分成明确的几类，很难决策类数，正确。

如果对你有所帮助，谢谢您的鼓励^_^

(一块不少，五块更好）