关于聚类算法K-Means和DBSCAN叙述中，不正确是（ ）。
- A.K-Means和DBSCAN聚类结果与输入参数有很大关系
- B.K-Means基于距离概念而DBSCAN基于密度概念进行聚类分析
- C.K-Means很难处理非球形簇和不同大小簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状簇
- D.当簇密度变化较大时，DBSCAN不能很好处理，而K-Means则可以
正确答案及解析
正确答案
D
解析
本题考查数据挖掘基础知识。K-Means和DBSCAN是两个经典聚类算法，将相似数据对象归类一组，不相似数据对象分开。K-means算法基于对象之间聚类进行聚类，需要输入聚类个数。DBSCAN算法基于密度进行聚类，需要确定阈值，两者聚类结果均与输入参数关系很大。DBSCAN可以处理不同大小和不同形状簇，而K-means算法则不适合。若数据分布密度变化大，则这两种算法都不适用。
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