K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定（）

K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。()

A.基于划分

B.基于层次

C.基于密度

D.基于网格

A.k均值聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.基于密度的聚类方法

A.k均值聚类

B.层次法

C.基于密度的方法

D.基于模型的方法

A.k均值聚类

B.层次法

C.基于密度的方法

D.基于模型的方法

A、层次聚类

B、K均值聚类

C、基于密度的聚类

D、基于网格的聚类

A.k均值聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.基于密度的聚类方法

A.k均值聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN

D.基于密度的聚类方法

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,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇

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均值使用簇的基本原型概念，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，即便簇有重叠也可以发现，但DBSCAN会合并有重叠的簇