单选题

关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()

AK均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象

BK均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念

CK均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇

DK均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

正确答案

来源:www.examk.com

答案解析

相似试题
  • DBSCAN是相对抗噪声的,并且能够处理任意形状和大小的簇。

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  • DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是()。

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  • DBSCAN算法对异常值敏感,因此要在聚类前进行异常值分析。

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  • 在基本K均值算法里,当邻近度函数采用()的时候,合适的质心是簇中各点的中位数。

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  • 给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集,误差的平方和最大的那个应该被视为较优。

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  • K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。

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  • 以下关于逻辑回归的说法正确的是()

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  • 以下是哪一个聚类算法的算法流程() ①构造k-最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat:合并关于相对互连性和相对接近性而言,最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until:不再有可以合并的簇。

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  • 以下哪项关于决策树的说法是错误的()

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