单项选择题
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
在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。A....
单项选择题在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。
A.基于图的凝聚度 B.基于原型的凝聚度 C.基于原型的分离度 D.基于图的凝聚度和分离度
DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。A.O（m）B.O（m2）C.O（logm）D.O（m*logm）
单项选择题DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。
A.O（m） B.O（m2） C.O（logm） D.O（m*logm）
（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。A.MIN（单链）B.M...
单项选择题（）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。
A.MIN（单链） B.MAX（全链） C.组平均 D.Ward方法
