常见的基于密度的聚类算法是什么？

常见的基于密度的聚类算法是什么？

正确答案：C DBSCAN

解析：

• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 是一种基于密度的聚类算法，它将具有足够高密度的区域划分为簇，并在噪声数据存在的情况下能够识别出簇。

• 其他选项：

  • A K-means 是一种基于划分的聚类算法，它需要预先指定簇的数量。
  • B 高斯混合聚类 是一种基于模型的聚类算法，它假设数据点是从多个高斯分布中生成的。
  • D 层次聚类 是一种构建数据点层次结构的聚类算法。

总结：

在常见的聚类算法中，DBSCAN是典型的基于密度的聚类算法，它能够有效地处理噪声数据，并且不需要预先指定簇的数量。