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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是( ) 选项: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
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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法正确的是?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。
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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。
A: AK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: BK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: CK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: DK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
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关于K均值和DBSCANE的比较,以下说法不正确附的是 选项: 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
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(单选题, 3分)关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是 选项: A: 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。 B: 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。 C: 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。 D: 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。
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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()<p><br></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p> 选项: A: B: C: D:
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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法正确的是( ) 选项: 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
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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法正确的是( ) 选项: 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。
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47、关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。{{c1::}} 选项: 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
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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。 选项: A: K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般机器学习所有对象。
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。