你可能感興趣的試題

關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說法不正確的是（）。

A.K均值丟棄被它識別為噪聲的對象，而DBSCAN一般聚類所有對象
B.K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會合并有重疊的簇

單項選擇題

在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。

A.基于圖的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分離度
D.基于圖的凝聚度和分離度

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以下是哪一個聚類算法的算法流程（）。 ①構(gòu)造k－最近鄰圖。 ②使用多層圖劃分算法劃分圖。 ③repeat：合并關(guān)于相對互連性和相對接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。

你可能感興趣的試題

關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說法不正確的是（）。

在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。

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以下是哪一個聚類算法的算法流程（）。
①構(gòu)造k－最近鄰圖。
②使用多層圖劃分算法劃分圖。
③repeat：合并關(guān)于相對互連性和相對接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。
④until：不再有可以合并的簇。

關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說法不正確的是（）。

在基于圖的簇評估度量表里面，如果簇度量為proximity（Ci，C），簇權(quán)值為mi，那么它的類型是（）。