下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。

单项选择题下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。

A.JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇
B.JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇
C.JP聚类是基于SNN相似度的概念
D.JP聚类的基本时间复杂度为O（m）

1.单项选择题一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（）的离群点定义。

A.概率
B.邻近度
C.密度
D.聚类

2.单项选择题以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（）。

A.STING
B.WaveCluster
C.MAFIA
D.BIRCH

3.单项选择题以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类（）。

A.模糊c均值
B.EM算法
C.SOM
D.CLIQUE

4.单项选择题以下属于可伸缩聚类算法的是（）。

A.CURE
B.DENCLUE
C.CLIQUE
D.OPOSSUM

5.单项选择题考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法。

A.平方欧几里德距离
B.余弦距离
C.直接相似度
D.共享最近邻

6.单项选择题 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。

A.MST
B.OPOSSUM
C.Chameleon
D.Jarvis－Patrick（JP）

7.单项选择题在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。

A.基于图的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分离度
D.基于图的凝聚度和分离度

8.单项选择题DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。

A.O（m）
B.O（m2）
C.O（logm）
D.O（m*logm）

9.单项选择题（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。

A.MIN（单链）
B.MAX（全链）
C.组平均
D.Ward方法

10.单项选择题（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。

A.MIN（单链）
B.MAX（全链）
C.组平均
D.Ward方法