Which of the following is/are the input(s) to k-means algorithm? (select 3)

Đáp án đúng gồm ba ý: "Number of clusters", "Distance metric" và "Number of centroids". K-means là thuật toán phân cụm không giám sát, dùng trong NLP để gom văn bản hay vector từ theo độ giống nhau. Ngoài tập điểm dữ liệu, nó cần số cụm k, mà mỗi cụm có đúng một tâm nên số cụm và số tâm là cùng một tham số nói theo hai cách; thuật toán khởi tạo k tâm, gán mỗi điểm vào tâm gần nhất theo một độ đo khoảng cách (thường là Euclid, với vector văn bản có thể dùng cosine), cập nhật tâm bằng trung bình các điểm trong cụm và lặp tới khi hội tụ, vì vậy độ đo khoảng cách cũng là đầu vào. "Class labels" không phải đầu vào vì k-means là học không giám sát, nó tự tìm nhóm từ dữ liệu chưa gán nhãn; nhãn lớp chỉ cần cho phân loại có giám sát hoặc để đánh giá kết quả phân cụm sau khi chạy.