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下关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。
下关于Jarvis-Patrick(JP)聚类算法的说法不正确的是()。
JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
JP算法对维数据效果良好,尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。
JP聚类是基于SNN相似度的概念。
JP聚类擅长处理噪声和离群点,并且能够处理不同、形状和密度的簇。
正确答案:JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。
标签:
复杂度
算法
时间
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KDD过程是一个交互的迭代过程。
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熵是为消除不确定性所需要获得的信息量,投掷均匀正六体骰的熵是()。