下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。
A. JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小
B. JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇
C. JP聚类是基于SNN相似度的概念
D. JP聚类的基本时间复杂度为O（m）
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下面哪些属于聚类算法（）
A.朴素贝叶斯 B.决策树 C.K-means D.DBSCAN
答案
关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法正确的是（）。
A.当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理 B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布 C.混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇 D.混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题
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答案
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答案
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