DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering ...样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。
举一反三
- DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）属于密度聚类算法，把类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中不断搜索高密度的核心样本并扩展得到最大集合完成聚类，能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。
- 聚类算法包括( ) A: 基于划分的方法,例如K-means B: 层次聚类算法,例如single-linkage C: 基于密度的方法,例如DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) D: 基于分布的方法,例如最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM),
- DBSCAN可以形成任意形状的聚类，数据点在数据空间的分布很难预测。
- 好的聚类方法能够发现任意形状的聚类。
- 以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类？ ( )