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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
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2022-08-02
69
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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本试题收录于:
中级 数据库系统工程师题库软件水平考试初中高级分类
中级 数据库系统工程师
软件水平考试初中高级
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