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第1题
下列关于密度聚类说法错误的是（）。
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
第3题
下面关于聚类算法的描述，正确的是（）。
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
第4题
使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集（Iris.arff)进行聚类，将epsilon参数设置为0.2， minPoints参数设置为5，忽略class属性，那么将形成（)个簇。
A.1
B.2
C.3
D.4
第5题
关于K-均值和DBSCAN的比较，以下说法正确的是（)。
A.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
B.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
C.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
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
E.K均值和DBSCAN的最初版本都是针对欧几里得数据设计的，但是它们都被扩展，以便处理其他类型的数据
第10题
以下属于图像分割的算法的是：（）。
A.阈值分割方法（thresholdsegmentationmethod）
B.区域增长细分（regionalgrowthsegmentation）
C.边缘检测分割方法（edgedetectionsegmentationmethod）
D.基于聚类的分割（segmentationbasedonclustering）
E.基于CNN中弱监督学习的分割
