答案：A
A. [0, 1, 2, 3, 4]$;$[1, 2, 3, 4, 5]$;$[0, 1, 2, 3, 4, 5]$;$[1,2,3,4]
A. K均值一般会聚类所有对象，但DBSCAN会丢弃被它识别为噪声的对象
$;$当簇具有很不相同的密度时，K均值和DBSCAN的性能都很差
$;$K均值可以用于高维的稀疏数据，DBSCAN则通常在此类数据上性能很差$;$K均值可以发现不是明显分离的簇，但DBSCAN会合并有重叠的簇
A. 包裹式$;$启发式$;$嵌入式$;$过滤式
A. 性能度量$;$性能评估$;$泛化能力评估$;$性能衡量
A. try-except-if$;$try-except$;$try-except-if-else$;$try-except-else
A. 提供更好的分类$;$减少参数量，实现任意大小的输入$;$加速模型收敛$;$增加网络深度
