k中心点算法每次迭代的计算复杂度是多少() 。

若将森林中的每棵树视作一个等价类，则Kruskal算法迭代过程所涉及的计算不外乎两类：

支持以上操作接口的数据结构，即所谓的独立集(disjoint set)，亦称作并查集(union-find set)。

a)试基于此前介绍过的基本数据结构实现并查集，并用以组织Kruskal算法中的森林;

b)按你的实现，find()和union()接口的复杂度各是多少？相应地，Kruskal算法的复杂度呢？

A.①②③④

B.④③②①

C.①④③②

D.③①②④

A.能找到任意形状的聚类

B.初始值不同，最终结果可能不同

C.每次迭代的时间复杂度是O(n^2)，其中n是样本数量

D.不能使用核函数(kernel function)

A.能找到任意形状的聚类

B.初始值不同，最终结果可能不同

C.每次迭代的时间复杂度是O(n^2)，其中n是样本数量

D.不能使用核函数(kernel function)

A.能找到任意形状的聚类

B.初始值不同，最终结果可能不同

C.每次迭代的时间复杂度是O(n^2)，其中n是样本数量

D.不能使用核函数(kernel function)

A.K的选择对分类结果影响很小

B.计算距离只能采用欧氏距离

C.KNN算法的计算复杂度较低

D.KNN算法中的K通常选择较小的值

A.聚类得到的类别数

B.聚类算法迭代的次数

C.样本间距离计算的方法

D.算法性能的评价指标

A.取得k个初始质心

B.把每个点划分进相应的类

C.重新计算质心

D.迭代计算质心

E.聚类完成

A.批量梯度下降算法中，每次迭代都使用所有样本来计算偏导数

B.随机梯度下降算法计算速度快，可以使模型快速收敛

C.小批量梯度下降算法每次迭代的训练样本数固定不变

D.Adam是小批量梯度下降算法的改进算法