DBSCAN算法的优点有：
A: 不需要事先知道要形成的簇的数量
B: 可以发现任意形状的簇
C: 能够识别出噪声点
D: 对于数据集中样本的顺序不敏感
A: 不需要事先知道要形成的簇的数量
B: 可以发现任意形状的簇
C: 能够识别出噪声点
D: 对于数据集中样本的顺序不敏感
举一反三
- DBSCAN算法的优点有： A: 不需要事先知道要形成的簇的数量 B: 可以发现任意形状的簇 C: 能够识别出噪声点 D: 对于数据集中样本的顺序不敏感
- DBSCAN算法的优点有（ ） A: 不需要事先知道要形成的簇类的数量； B: 当簇的密度变化过大时，对数据集中的簇敏感； C: 能够处理任意形状和大小的簇； D: 处理高维数据时开销低
- 以下哪一项属于k-means算法的优点 A: 不必事先知道划分为几个簇 B: 可以处理噪声和离群点 C: 可以发现非凸形状的簇 D: 效率较高
- 关于聚类分析算法，下列说法正确的是 A: DBSCAN算法能够更好的处理噪声数据的聚类 B: DBSCAN只能发现类圆形的簇 C: 与K-Means算法相比，K-中心点算法对噪声数据更加敏感 D: K-Means算法对噪声数据并不敏感
- DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇