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更多“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…”相关的问题
第2题
关于K-均值和DBSCAN的比较，以下说法正确的是（)。
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
E.K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的，但是它们都被扩展，以便处理其他类型的数据
第4题
下列关于密度聚类说法错误的是（）。
A.DBSCAN是一种著名的密度聚类算法
B.密度聚类从样本数量的角度来考察样本之间的可连接性
C.密度聚类基于不可连接样本不断扩展聚类簇易获得最终的聚类结果
D.密度直达关系通常满足对称性
第6题
K均值聚类和层次聚类在一些方面有重大差异。以下哪些说法是正确的（）。
A.在K均值聚类中，必须在运行算法前选定想要的簇的个数
B.在k均值聚类中，可以在运行算法后选定想要的簇的个数
C.在层次聚类中，可以在运行算法后选定想要的簇的个数
D.k均值聚类算法所需的计算量比层次聚类算法小得多
