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构象决定簇
B:不同的抗原决定簇
C:功能性决定簇
D:共同抗原决定簇
E: 连续性决定簇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均值使用簇的基于原型的概念,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。
选项: A: B: C: D:MIN(单链)
B:MAX(全链)
C:组平均
D:Ward方法
曼哈顿距离
B:平方欧几里德距离
C:余弦距离
D:Bregman距离
曼哈顿距离
B:平方欧几里德距离
C:余弦距离
D:Bregman散度
A.能很好的区分各类簇
B.只有高密度的点的聚集区划为簇,其余划为噪声
C.低密度的点的聚集区划为簇,其余的划为噪声
D.无影响
选项: A: B: C: D:(1)第一次循环执行后的三个聚类中心;
(2)最后的三个簇
①删除噪声点。
②每组连通的核心点形成一个簇。
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簇中。
⑤为距离在Eps之内的所有核心点之间赋予一条边。
选项: A:①②④⑤③
B:③①⑤②④
C:③①②④⑤
D:①④⑤②③