下面哪些聚类方法易于发现具有球形形状的簇，难以发现椭圆形或者凹形形状的簇

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.高的簇内相似性，低的簇间相似性

B.形状各异

C.位置不同

D.线性分布

A.高的簇内相似性，低的簇间相似性

B.形状各异

C.位置不同

D.线性分布

A.高的簇内相似性

B.低的簇间相似性

C.形状各异

D.位置不同

A.高的簇内相似性，低的簇间相似性

B.形状各异

C.位置不同

D.线性分布