下列哪个选项不是DBSCAN算法的缺点？
A: 能够识别出噪声点
B: 不能很好反映高维数据
C: 对用户定义的密度(ε,MinPts)参数是敏感的
D: 如果样本集的密度不均匀、簇间距离相差很大时，聚类质量较差
A: 能够识别出噪声点
B: 不能很好反映高维数据
C: 对用户定义的密度(ε,MinPts)参数是敏感的
D: 如果样本集的密度不均匀、簇间距离相差很大时，聚类质量较差
A
举一反三
- 下列哪个选项不是DBSCAN算法的缺点？ A: 能够识别出噪声点 B: 不能很好反映高维数据 C: 对用户定义的密度(ε,MinPts)参数是敏感的 D: 如果样本集的密度不均匀、簇间距离相差很大时，聚类质量较差
- 下列哪个选项不是DBSCAN算法的缺点？（ ）。 A: 对用户定义的密度参数是敏感的 B: 不能很好反映高维数据 C: 如果样本集的密度不均匀、簇间距离相差很大时，聚类质量较差 D: 能够识别出噪声点
- 下列DBSCAN算法描述中正确的有 A: 聚类结果有偏倚 B: 如果样本集较大时，聚类收敛时间较长 C: 对数据中的异常点敏感 D: 如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差
- DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量，但对用户设定的参数非常敏感。当空间聚类的密度不均匀、聚类间距相差很大时，聚类质量较差。
- DBSCAN算法的缺点包括？ A: 当簇的密度变化太大时，不能很好的处理 B: 对于高维问题，密度定义是个比较麻烦的问题 C: 易受到噪声和异常值的影响 D: 对输入参数敏感
内容
- 0
DBSCAN算法的缺点包括？（ ） A: 易受到噪声和异常值的影响 B: 当簇的密度变化太大时，不能很好的处理 C: 对输入参数敏感 D: 对于高维问题，密度定义是个比较麻烦的问题
- 1
DBSCAN算法的缺点包括？（ ） A: 易受到噪声和异常值的影响 B: 当簇的密度变化太大时，不能很好的处理 C: 对输入参数敏感 D: 对于高维问题，密度定义是个比较麻烦的问题
- 2
以下关于DBSCAN算法说法错误的是（）。 A: 如果样本集的密度不均匀、聚类 间距差相差很大时，聚类质量较 差； B: 如果样本集较大时，聚类收敛时 间较长； C: 调参相对复杂，不同的参数组合 对最后的聚类效果有较大影响。 D: 聚类结果可能有偏倚.
- 3
关于聚类分析算法，下列说法正确的是 A: DBSCAN算法能够更好的处理噪声数据的聚类 B: DBSCAN只能发现类圆形的簇 C: 与K-Means算法相比，K-中心点算法对噪声数据更加敏感 D: K-Means算法对噪声数据并不敏感
- 4
关于聚类算法K-means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（ ）。 A: 当簇的密度变化较大时，DBSCAN不能很好地处理，而K-means可以 B: K-means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系 C: K-means很难处理非球形的簇和不同大小的簇，而DBSCAN可以 D: K-means基于距离的概念，而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析