Похожие вопросы
2025-09-09 04:34:35
Какие два свойства характерны для алгоритма DBSCAN?
Выберите один или несколько ответов:
- Устойчивость к выбросам
- Не требует заранее определенного числа кластеров
- Требует линейного пространства признаков
- Предполагает, что все кластеры имеют сферическую форму
Другие предметы Колледж Алгоритмы кластеризации алгоритм DBSCAN свойства алгоритма устойчивость к выбросам число кластеров линейное пространство признаков сферическая форма кластеров Новый
2025-09-09 04:34:40
Алгоритм DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) имеет несколько ключевых свойств, которые отличают его от других алгоритмов кластеризации. Рассмотрим два наиболее характерных свойства:
- Устойчивость к выбросам: DBSCAN хорошо справляется с выбросами, так как он определяет кластеры на основе плотности точек. Точки, которые не принадлежат ни одному кластеру, считаются выбросами и игнорируются в процессе кластеризации.
- Не требует заранее определенного числа кластеров: В отличие от алгоритмов, таких как K-средние, DBSCAN не требует, чтобы пользователь заранее задавал количество кластеров. Алгоритм сам определяет количество кластеров на основе плотности данных.
Теперь рассмотрим другие утверждения:
- Требует линейного пространства признаков: Это не является обязательным требованием для DBSCAN. Алгоритм может работать в многомерном пространстве, и не обязательно, чтобы это пространство было линейным.
- Предполагает, что все кластеры имеют сферическую форму: Это также не является свойством DBSCAN. Алгоритм может обнаруживать кластеры произвольной формы, что является одним из его основных преимуществ.
Таким образом, правильные ответы на ваш вопрос:
- Устойчивость к выбросам
- Не требует заранее определенного числа кластеров