DBSCAN算法的过程是()。1.删除噪声点2.每组联通的核心点形成一类3.将所有点标记为核心点、边界点和噪声点4.将每个边界点指派到一个与之关联的核心点的类中5.为每个距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边 A.3、1、5、2、4 B.1、2、4、5、3 ...
百度试题 题目在DBSCAN中,对数据点类型的划分中不包括: 相关知识点: 试题来源: 解析 中心点 反馈 收藏
A.若从某核心点p出发,点q和点k都是密度可达的,则称点q和点k使密度相连的B.属于某一个类的非核心点,不能发展下线了C.不属于任何一个类簇的点,从任何一个核心点出发都是密度不可达的(所以DBSCAN聚类算法常用于异常值或者离群点得检测)D.若某点p在点q的r邻域内,且q是核心点,则p-q密度可达相关...
百度试题 题目DBSCAN算法属于什么类型的聚类算法() A.划分型聚类算法 B.基于密度的聚类算法 C.层次聚类算法 D.网格聚类算法相关知识点: 试题来源: 解析 基于密度的聚类算法 反馈 收藏
题目 给定numpy.ndarray类型的数X,在以下代码中,eps参数的含义是()。from sklearn.cluster import DBSCANclustering = DBSCAN(eps=3, min_samples=2).fit(X) A.收敛条件阈值B.簇的个数C.邻域半径D.每个簇的最小样本数 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...