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在樣本的眾多特征中,并不是每個(gè)特征都對(duì)要分析的問(wèn)題有貢獻(xiàn)。即使是對(duì)問(wèn)題有貢獻(xiàn)的若干特征,每個(gè)特征的重要程度可能也不一樣。
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判斷題
DBSCAN算法不需要預(yù)先指定聚類數(shù)量,但對(duì)用戶設(shè)定的參數(shù)非常敏感。當(dāng)空間聚類的密度不均勻、聚類間距相差很大時(shí),聚類質(zhì)量較差。
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判斷題
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)屬于密度聚類算法,把類定義為密度相連對(duì)象的最大集合,通過(guò)在樣本空間中不斷搜索高密度的核心樣本并擴(kuò)展得到最大集合完成聚類,能夠在帶有噪點(diǎn)的樣本空間中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類并排除噪點(diǎn)。
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