使用dbscan算法对鸢尾花
举一反三
- 使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集（Iris.arff）进行聚类，将epsilon参数设置为0.2， minPoints参数设置为5，忽略class属性，那么将形成（）个簇。
- 使用默认参数的DBSCAN对iris（鸢尾花）数据集进行聚类，并与K-Means聚类结果进行对比。
- DBSCAN算法对参数敏感。（ ）
- 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
- 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