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.
D
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
内容
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DBSCAN算法属于什么类型的聚类算法A、划分型聚类算法B、基于密度的聚类算法C、层次聚类算法D、网格聚类算法
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DBSCAN算法属于什么类型的聚类算法 A: 基于密度的聚类算法 B: 划分型聚类算法 C: 网格聚类算法 D: 层次聚类算法
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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: 数据聚类是典型的的有监督学习
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关于k均值聚类算法下列说法错误的是() A: 根据样本到聚类中心点的距离决定样本所在的簇 B: 簇的个数算法不能自动确定 C: 初始假设聚类中心点不同可能导致不同的聚类结果 D: 初始假设聚类中心点必须设置在真实中心点附近
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下列关于k均值聚类算法的说法中错误的是？ A: k均值算法采用误差和准则函数，其聚类目标是使准则函数值最小 B: 理论上可以证明，k均值聚类算法是收敛的 C: k均值算法的聚类结果虽然收敛但不确定 D: 聚类结果受设定的聚类数k、初始聚类中心和样本的分布情况影响