基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。
基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。
相关考题：
物联网环境中感知数据具有实时性、周期性与不确定性等特点。因此从感知数据的查询方法角度看,目前的处理方法有()。 A.快照查询B.连续查询C.基于事件的查询D.基于生命周期的查询E.基于准确度的查询
界址发生变化的宗地变更地籍测量中，界址点的检查方法一般有（ ）。A.检查界址点与邻近界址点的距离B.检查界址点与邻近地物点的距离C.用检测数据与原勘丈数据检查D.解析法检查界址点坐标E.边界调整测量
根据检测目标的不同，恶意代码的检测方法可以分为基于主机的检测和基于网络的检测。其中，（）属于基于网络的检测方式。A、基于特征码的扫描技术B、基于行为的检测C、基于沙箱技术的检测D、基于蜜罐的检测
根据检测目标的不同，恶意代码的检测方法可以分为基于主机的检测和基于网络的检测。其中，（）属于基于主机的检测方式。A、基于特征码的扫描技术B、基于行为的检测C、基于沙箱技术的检测D、基于启发式检测E、基于深度包检测
物联网环境中感知数据具有实时性、周期性与不确定性等特点。因此从感知数据的查询方法角度看，目前的处理方法有（）。A、快照查询B、连续查询C、基于事件的查询D、基于生命周期的查询E、基于准确度的查询
界址发生变化的宗地变更地籍测量中，界址点的检查方法一般有（）。A、检查界址点与邻近界址点的距离B、检查界址点与邻近地物点的距离C、用检测数据与原勘丈数据检查D、解析法检查界址点坐标E、边界调整测量
单选题下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。AJP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BJP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CJP聚类是基于SNN相似度的概念DJP聚类的基本时间复杂度为O（m）
单选题根据检测目标的不同，恶意代码的检测方法可以分为基于主机的检测和基于网络的检测。其中，（）属于基于网络的检测方式。A基于特征码的扫描技术B基于行为的检测C基于沙箱技术的检测D基于蜜罐的检测
单选题需要先假设样本空间中所有数据服从某个分布或者数据模型，然后根据模型采用不一致校验识别离群点指的是（）A基于距离的办法B基于偏离的办法C基于统计分布的办法