两个算法的不同之处:1 dbscan是基于密度计算聚类的,会剔除异常(噪声点)。2 k-means需要指定k值,并且初始聚类中心对聚类结果影响很大。3 k-means把任何点都归到了某一个类,对异常点比较敏感。4 K均值和DBSCAN都是将每个对象指派到单个簇的划分聚类算法,但是K均值一般聚类所有对象,而DBSCAN丢弃被它识别为噪声的对...
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的选项是(A) 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,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...
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的选项是( )。 A. K均值抛弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一样聚类所有对象 B. K均值利用簇的基于原型的概念
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是() 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...
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。 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...
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是() 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 相关知识点: 试题来源: 解析 A DBSCAN会合并有重叠的簇 C、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 D、K均值很...
关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法正确的是()。 A. 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 B. 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 C. 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 D. K均值使用簇的基于...
关于k-均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是( )。 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...
关于K 均值和DBSCAN 的比较,以下说法不正确的是()。 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...
关于K 均值和 DBSCAN 的比较,以下说法不正确的是( ) 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。