K-means算法叙述正确的是 A. 在K-means算法中K是事先给定的,这个K值的选定是非常难以估计的 B. 在K-means算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化 C. 对于一个类中的每个对象,在其给定半径的领域中包含的对象不能少于某一给定的最小数目 D. 从K-means算法框架可以看出,...
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...
关于聚类算法K一Means和DBSCAN的叙述中,不正确的是(65)。 A.K一Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系B.K一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一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...
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...
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DBSC
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