（单选题）
关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）。
AK均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象
BK均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
CK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
DK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
正确答案
答案解析
略
相似试题
（判断题）
DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。
（单选题）
DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。
（单选题）
在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。
（判断题）
给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。
（判断题）
K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
（单选题）
以下哪项关于决策树的说法是错误的？（）
（单选题）
以下是哪一个聚类算法的算法流程（）。 ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。
（单选题）
关于OLAP和OLTP的说法，下列不正确的是（）
（多选题）
以下属于分类器评价或比较尺度的有（）。
