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下面关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是( )。
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A、JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。
B、JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。
C、JP聚类是基于SNN相似度的概念。
D、JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
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答案解析
JP聚类的基本时间复杂度为O(m)描述不正确。
mshare
挑战成功
JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
2年前
mshare
挑战失败
JP聚类是基于SNN相似度的概念。
2年前
mshare
挑战失败
JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。
2年前
mshare
挑战失败
JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。
2年前
abel
挑战成功
JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
3年前
abel
挑战失败
JP聚类是基于SNN相似度的概念。
3年前
何著
挑战成功
JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
3年前
何著
挑战失败
JP聚类是基于SNN相似度的概念。
3年前
何著
挑战失败
JP算法对高维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。
3年前
何著
挑战失败
JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。
3年前
选项 A
选项 B
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