题目内容
（请给出正确答案）
A、k-均值聚类需要大量的迭代，因此不能使用分布式计算。
B、k-均值的分布式实现需要MapReduce的各个数据节点共享假设的聚类中心。
C、k-均值算法的大量迭代运算在分布式环境下的效率一般更高。
D、k-均值在Spark内存计算框架下运行要比Hadoop MapReduce下运行要快的多。
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A.并行决策树可以对每个属性的重要性分别进行计算。
B.并行k均值算法在map程序中各个数据节点要共享各分组的几何重心（每次迭代产生的“聚类中心”）。
C.常见的机器学习算法可以使用批处理的改造方式实现分布式计算。
D.分布式机器学习利用并行计算可以提升算法的性能。
A.K均值聚类一定能达到很好的聚类结果
B.K均值聚类的迭代次数越多，算法结果越稳定
C.当样本量较大时，可以利用K均值聚类方法
D.随机起点的设置不同，K均值聚类的结果一定相同
A.在K均值聚类算法中，我们不必事先就确定聚类数目。
B.EM算法分为求取期望和期望最大化两个步骤。
C.在K均值聚类算法中，欧式距离与方差量纲相同。
D.在K均值聚类算法中，未达到迭代次数上限，迭代不会停止。
A.使用K均值聚类方法，需要一开始设置聚类个数
B.K均值聚类适用于数据是连续型的场合
C.我们只能利用侧影统计量辅助决定K均值聚类个数的选择
D.变量个数越多，K均值聚类结果越好
A.k均值算法采用误差和准则函数，其聚类目标是使准则函数值最小
B.理论上可以证明，k均值聚类算法是收敛的
C.k均值算法的聚类结果虽然收敛但不确定
D.聚类结果受设定的聚类数k、初始聚类中心和样本的分布情况影响
A.在聚类分析中，簇之间的相似性越大，簇内样本的差别越大，聚类的效果就越好
B.聚类分析可以看作是一种非监督的样本分组过程
C.k均值算法是一种常用的聚类算法，簇的个数算法不能自动确定
D.k均值算法的计算耗时与初始假设聚类中心的位置有关
A.已经达到了迭代次数上限,或者前后两次迭代中聚类质心基本保持不变
B.已经达到了迭代次数上限,或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合
C.已经形成了K个聚类集合，或者已经达到了迭代次数上限
D.已经形成了K个聚类集合，或者每个待聚类样本分别归属唯一一个聚类集合
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