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基于密度的聚类方法有局限性，只能发现凸状的簇。
参考答案和解析
错误
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考题
关于聚类算法K-Means和DBSCAN的叙述中，不正确的是（ ）。A.K-Means和DBSCAN的聚类结果与输入参数有很大的关系
B.K-Means基于距离的概念而DBSCAN基于密度的概念进行聚类分析
C.K-Means很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇
D.当簇的密度变化较大时，DBSCAN不能很好的处理，而K-Means则可以
考题
单选题下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。A
JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇B
JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇C
JP聚类是基于SNN相似度的概念D
JP聚类的基本时间复杂度为O（m）
考题
单选题关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）A
K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象B
K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念C
K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇D
K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇
考题
判断题如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。A
对B
错
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