A.K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象
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
D.K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
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
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
A.O(m)
B.O(m2)
C.O(logm)
D.O(m*logm)
A.MIN(单链)
B.MAX(全链)
C.组平均
D.Ward方法
A.MIN(单链)
B.MAX(全链)
C.组平均
D.Ward方法
A.统计方法
B.邻近度
C.密度
D.聚类技术
A.分类器
B.聚类算法
C.关联分析算法
D.特征选择算法
A.边界点
B.质心
C.离群点
D.核心点
A.曼哈顿距离
B.平方欧几里德距离
C.余弦距离
D.Bregman散度
A.层次聚类
B.划分聚类
C.非互斥聚类
D.模糊聚类
A.组合(ensemble)
B.聚集(aggregate)
C.合并(combination)
D.投票(voting)
最新试题
当数据集标签错误的数据点时,随机森林通常比AdaBoost更好。
对于文本数据和多媒体数据进行特征提取是为了方便对于这类数据的观察和理解。
任务调度系统的设计与实现才能使得数据收集工作可以不间断地按照既定的目标从目标源获取数据。
数据压缩与解压缩可以使得数据处理的速度加快。
如果P(A B)= P(A),则P(A∩B)= P(A)P(B)。
数据存储体系中并不牵扯计算机网络这一环节。
完整性,一致性,时效性,唯一性,有效性,准确性是衡量数据质量的六个维度指标。
管理员不需要验证就可以访问数据存储系统中的任何数据,这符合数据安全的要求。
任何对数据处理与存储系统的操作均需要记录,这符合数据安全的要求。
非结构化数据也可以使用关系型数据库来存储。