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、形状和密度的簇。
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)。
以下属于聚类算法的是（)。A、K均值B、DBSCANC、AprioriD、Jarvis－Patrick（JP)
K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。（)
目前聚类算法有很多种，算法的选择取决于数据的累心，聚类的目的和应用。（)
K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法 簇的个数由算法自动地确定。( )
以下属于聚类算法的是( )。A K均值B DBSCANC AprioriD Jarvis－Patrick(JP)
PMT的聚类分析算法封装于( )模块中
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