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 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
下面对于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的讲法别正确的是( ) A. JP聚类擅长处理噪声和离群点,同时可以处理别同大小、形状和密度的簇。 B. JP算
题目内容 (请给出正确答案) [单选题] 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)。
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)。
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 反馈 收藏