Trong thuật toán phân cụm k-mean, ban đầu k tâm được chọn như thế nào?
Trả lời:
Đáp án đúng: A
Trong thuật toán k-means, việc khởi tạo các tâm cụm ban đầu (k tâm) thường được thực hiện bằng cách chọn ngẫu nhiên k điểm dữ liệu từ tập dữ liệu đầu vào. Việc chọn ngẫu nhiên này giúp đảm bảo tính đa dạng ban đầu và tránh việc thuật toán bị mắc kẹt trong các cực trị cục bộ. Các phương án khác không phải là cách tiếp cận chuẩn trong k-means:
- Chọn k phần tử nằm ở tâm (phương án B) không khả thi vì 'tâm' của dữ liệu chưa được xác định trước khi thuật toán chạy.
- Chọn k phần tử có giá trị nhỏ nhất (phương án C) hoặc bằng giá trị trung bình (phương án D) có thể dẫn đến kết quả phân cụm không tối ưu, vì các điểm này có thể không đại diện cho cấu trúc tổng thể của dữ liệu.





