2. 从业资格
  3. 关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（　　）。A.K-M

关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（　　）。A.K-M

最全题库2022-08-02  96
问题 关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（　　）。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析C.K-Means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.当簇的密度变化较大时，DBSCAN不能很好的处理，而K-Means则可以
选项 A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系
B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析
C.K-Means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.当簇的密度变化较大时，DBSCAN不能很好的处理，而K-Means则可以
答案 D
解析 本题考查数据挖掘的基础知识。
K-Means和DBSCAN是两个经典的聚类算法，将相似的数据对象归类一组，不相似的数据对象分开。K-means算法基于对象之间的聚类进行聚类，需要输入聚类的个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类，需要确定阈值，两者的聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇，而K-means算法则不适合。若数据分布密度变化大，则这两种算法都不适用。
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