k均值和dbscan的比较,kmeans和dbscan区别

k均值和dbscan的比较,kmeans和dbscan区别

(=｀′=) 关于K-means和DBSCAN的比较，下面的说法是正确的：()A.K-means使用基于原型的聚类概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。B.K-means很难处理非球形聚类和不同大小的聚类。DBSC2，上一篇说K-means聚类通常只在球状分布的数据集上表现更好，而DBSCAN聚类可用于各种复杂形状的数据集。 3.它可以识别不属于任何簇的异常值，非常适合检测异常值。 星展银行

均值聚类k-mean是基于分区的聚类，而DBSCAN是基于密度的聚类。 区别在于：k-means需要指定聚类个数sk，且初始聚类中心对聚类影响较大。 k均值将任意点分类为某个类。对于异常2。如前所述，K均值聚类通常仅在球形分布数据集上表现更好，而DBSCAN聚类可用于各种复杂形状。 数据集。 3.它可以识别不属于任何簇的异常值，非常适合检测异常值。 星展银行

∩＾∩ 关于K-means与DBSCAN的比较，下列说法不正确的是（）。 A.K-means丢弃它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般对所有对象进行聚类。B.K-means使用聚类的基本原型概念，而DBSCAN使用基于DBSCAN的多次运行来产生相同的结果，而K-means通常使用随机初始化的质心，不会产生相同的结果。 DBSCAN自动确定簇的数量；对于K-means，需要将簇的数量指定为参数。 然而，数据库

(1)基本K-means：基于原型的分区聚类技术，尝试从所有数据对象中发现用户指定数量的聚类。 2）凝聚层次聚类：每个点先形成一个簇，然后反复合并两个最好的簇，直到达到3.关于K-means和DBSCAN的比较，以下说法不正确，因为A.K-means丢弃并且不被它识别。 都是有噪声的对象，而DBSCAN通常对所有对象进行聚类。 B.K-means使用基于原型的集群概念，而DBSCAN使用

关于K-means和SN的比较，以下说法不正确（）；K-means丢弃它识别为噪声的对象，而SN一般对所有对象进行聚类；K-means使用基于原型的聚类概念，而SN使用基于原型的聚类概念。 密度概念；K均值很难处理非球形形状。DBSCAN的优点是您不必指定要使用它的簇的数量。 所需要的只是一个计算值之间距离的函数，以及一些将某些距离限定为"接近"的指令。 DBSCAN在各种不同的分布上也能产生比K均值更合理的结果。