K-Means算法对开始初始的簇数和对初始聚类中心敏感。

K-Means算法试图找到误差准则函数最小的簇。

判断题K-Means算法试图找到误差准则函数最小的簇。

基于密度聚类的特点是计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。

判断题基于密度聚类的特点是计算量大。很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。

基于层次的聚类特点是较小的计算开销。然而这种技术不能更正错误的决定。

判断题基于层次的聚类特点是较小的计算开销。然而这种技术不能更正错误的决定。