以下描述，（）是正确的。: DBSCAN是解决数据缺失时聚类问题的一种出色算法 SimpleKMeans聚类器中，参数seed设置一个随机种子，产生一个随机数，对聚类的质量有比较大影响 无监督学习通过对已有样本（即已知数据和输出）分析，从而建立模型 混淆矩阵中，主对角线上的数值很大，非主对角线上的数值为0，表示预测完全正确 高质量的数据才能产生高质量的数据挖掘结果

R型聚类是对数据中的列分类，Q型聚类是对数据中的行分类 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）。 中国大学MOOC: 关于DBSCAN算法的错误描述是（ ）。 在FusionSphere解决方案关于数据存储的描述，以下哪项是不正确的？（） 以下关于低聚果糖的描述哪些是正确的（） 使用DBSCAN算法对鸢尾花数据集（Iris.arff）进行聚类，将epsilon参数设置为0.2， minPoints参数设置为5，忽略class属性，那么将形成（ ）个簇。 以下__________算法是聚类算法 哪一个是机器学习中“聚类”任务的正确描述？ 大数据聚类的主要目的是 BFR聚类用于()在欧氏空间中对数据进行聚类。 有关k-means下列说法正确的是？: 可以处理凸型分布数据的聚类 可以确定样本属性的重要性 聚类的结果与初始选择的假设聚类中心有关 适合任意数据集的分组 聚类是根据数据的将一组数据分为几个类别（） 划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点？ 划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点 以下属于聚类算法的是（） 以下属于聚类算法的是（ ） 以下是大数据处理的一般步骤，正确顺序是：a、数据获取和记录 b、数据的过滤、摘要、分类或聚类 c、数据分析 d、数据的抽取、清洁和标注以及数据的整合、聚集和表达正确的大数据处理步骤是?() 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类（） 以下对数据探索描述正确的是（）