关于K均值和OBSCAN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 OBSCAN 一般聚类所有对象
(B)K 均值使用簇的基于原型的概念,而 OBSCAN 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, OBSCAN 可以处理不同大小和不 同形状的簇
(D)K 均佳可以发现不是明显分离的簇,即使簇有重叠也可以发现,但是 OBSC剧会合并有重叠的簇
参考答案
继续答题:下一题
更多大数据开发基础试题
- 1在Loader 历史作业记录中,可以查看以下哪些内容?
- 2ADS中,同一个表组的表具有:( )相同的属性。
- 3关于Adaboost算法的描述中,错误的是:
- 4以下for语句结构中,()不能完成1~10的累加功能。()
- 5执行以下代码段pets = [dog, cat, dog, goldfish, cat, rabbit, cat]while cat inpets: pets.remove(cat)print(pets)时,输出为( )。
- 6hive 在load 是不检索数据是否符合 schema 的,hive 遵循的是 schema on read答案:读时模式只有在读时模式的时候才检查 hive 的数据字段,schema。