下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。 A. JP聚类的基本时间复杂度为O(m) B. JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇 C. JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇 D. JP聚类是基于SNN相似度的概念 ...
哪项不属于jarvis-patrick(jp)聚类算法的特点() a.擅长处理噪声和离群点 b.对高纬数据效果良好 c.擅长发现强相关的紧致簇 d.基本时间复杂度为o(mlogm) 查看答案 更多"哪项不属于jarvis-patrick(jp)聚类算法的特点()"相关的问题 第1题 以下哪项不属于聚类算法?() a.k-means算法 b.apriori算法 c.k-...
百度试题 结果1 题目以下属于聚类算法的是( ) A. K均值 B. DBSCAN C. Apriori D. Jarvis-Patrick(JP) 相关知识点: 试题来源: 解析 :ABD
下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是( ) A. JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇 B. JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇 C. JP聚类是基于SNN相似度的概念 D. JP聚类的基本时间复杂度为O(m) 相关知识点: 试题来源: 解析 D ...
下面关于JarViS-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是() A. JP聚类是基于SNN相似度的概念 B. JP聚类的基本时间复杂度为0(m) C. JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇 D. JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
下面关于 Jarvis -Patrick (JP)聚类算法的说法不正确的是()。 A、JP 聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。 B、JP 算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。 A.C、JP 聚类是基于 SNN相似度的概念。B.D、JP 聚类的基本时间复杂度为 O(m)。二、 多选题 相关知...
百度试题 题目下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是() 相关知识点: 试题来源: 解析 JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。A、JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。B、JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。C、JP聚类是基于SNN相似度的概念。D、JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。