关于混合模型聚类算法的优缺点,下面说法不正确的是( )。

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  • A、当簇只包含少量数据点,或者数据点近似协线性时,混合模型也能很好地处理。
  • B、混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。
  • C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。
  • D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。
混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布描述正确。
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