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.
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.
举一反三
- 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。
- 以下关于DBSCAN算法说法正确的是（）。 A: 可以对任意形状的稠密数据集进 行聚类 B: 样本集的密度不均匀时，聚类质 量较好 C: 可以在聚类的同时发现异常点， 对数据集中的异常点不敏感 D: 聚类结果没有偏倚
- 以下哪个描述不是DBSCAN算法的优点() A: 可以对任意形状的稠密数据集进行聚类 B: 可以在聚类的同时发现异常点,对数据集中的异常点不敏感 C: 聚类结果没有偏倚 D: 在样本集较大的情况下,聚类收敛时间较短
- 数据聚类具有以下哪些特点？ A: 聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别 B: 聚类的依据是“样本间的相似程度” C: 聚类结果是“无遗漏”、“无重复”的 D: 数据聚类是典型的有监督学习