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A.K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而DBSCAN一般聚類所有對(duì)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均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇

A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí)，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問(wèn)題