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如果你在处理一个涉及多个不同大小、形状和方向的聚类的问题，以

[不定项选择题]

如果你在处理一个涉及多个不同大小、形状和方向的聚类的问题，以下哪些算法可能是一个好的选择？ 

  • K-means
  • DBSCAN
  • 高斯混合模型 (GMM)
  • 随机森林
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被发好人卡的奶糖很无语头像 被发好人卡的奶糖很无语

结合常见最佳实践：

  • 对于任意形状、大小不一、方向可能不同的聚类，DBSCAN 是最典型的推荐。

  • 如果形状限制为椭圆且密度相近，GMM 也可考虑。

但在多选题中，通常 DBSCAN 是明确的好选择，GMM 部分情况下可以，K-means 不合适，随机森林不相关。

如果题目希望选所有可能的合适算法，可能选 B 和 C（但严格说 GMM 对非高斯形状不行）。

发表于 今天 16:39:04 回复(0)
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机器学习
难度：
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