关于DBSCAN聚类算法的描述不正确的有()。

A.K-means算法初始质心问题可通过多次运行来解决

B.层次聚类的时间复杂度是O（N2）

C.DBSCAN算法忽略掉噪声点

D.聚类评估外部指标有SSE，Cohesion，Separation

A.处理高维数据时开销较大

B.是一种基于密度的聚类算法

C.能够处理各种形状和大小的簇

D.能够处理密度变化较大的簇

A.DBSCAN算法是一种基于划分的聚类算法

B.DBSCAN算法将点分成核心点、边界点和噪音点三类

C.DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法

D.DBSCAN算法需要在指定簇的个数

A.PCA

B.SVD

C.DBSCAN

D.K-means

A.DBSCAN是一种著名的密度聚类算法

B.密度聚类从样本数量的角度来考察样本之间的可连接性

C.密度聚类基于不可连接样本不断扩展聚类簇易获得最终的聚类结果

D.密度直达关系通常满足对称性

A.如果样本集较大时，聚类收敛时间较长

B.聚类结果可能有偏倚

C.调羲相对复杂，不同的参数组合对最后的聚类效果有较大影响

D.如果样本集的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差

A.长度

B.密度

C.能量

D.大小

A.K-means

B.高斯混合聚类

C.DBSCAN

D.层次聚类

A.SYM

B.DBSCAN算法

C.K-means算法

D.HierarchicalClustering算法、BIRCH算法

A.DBSCAN

B.k-Means

C.OPTICS

D.DENCLUE