图像分割技术是通过计算机将数字图像分为多个图像子区域的技术，得到的结果是图像上子区域的集合。也可以是从图像中提取的轮廓线的集合。

A. 相容$;$相等$;$矛盾$;$包含

A. 适应性$;$由简单单元组成$;$广泛并行互连的网络$;$线性特性

A. 情感分析$;$问答系统$;$机器翻译$;$所有选项

A. 距离μ越远的值概率越大$;$距离μ越进的值概率越大$;$σ越小分布越集中在μ附近$;$σ越大分布越集中

A. 符号主义$;$连接主义$;$行为主义$;$其他选项均不对

A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象$;$K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念$;$K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇$;$K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇

A. 特征抽取$;$特征选择$;$特征降维$;$特征简化