DBSCAN是一种基于密度的聚类方法,根据半径eps和最小包含点MinPts对数据进行分类,分为( )。
A: 边界点
B: 中心点
C: 噪声点
D: 核心点
A: 边界点
B: 中心点
C: 噪声点
D: 核心点
举一反三
- 关于DBSCAN算法,以下说法正确的是: A: 在DBSCAN算法中,将点分类核心点、边界点和噪音点三类 B: DBSCAN算法,需要指定聚类后簇的个数 C: DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法 D: DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法
- 关于DBSCAN算法,以下说法正确的是( )。 A: DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法 B: DBSCAN算法将点分成核心点、边界点和噪音点三类 C: DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法 D: DBSCAN算法需要在指定簇的个数
- 以下关于DBSCAN算法的描述,正确的是 A: 保持Eps不变,MinPts越大,聚类结果中的噪音点就越多。 B: 保持Eps不变,MinPts越大,聚类结果中的簇就越多。 C: 保持MinPts不变,Eps越大,聚类结果中的噪音点就越多。 D: 保持MinPts不变,Eps越大,聚类结果中的簇就越多。
- 任意一点与任意点集之间的关系必有且仅有以下四种关系中的一种: 内点、外点、边界点和聚点。
- 边界点不一定是聚点。()