答案：B
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. 感知学习$;$统计学习$;$认知学习$;$强化学习
A. 样本生成$;$样本管理$;$样本筛选$;$样本标注
A. 随机型 $;$连续型$;$离散型$;$分类型
A. 对话机器人$;$EI 基础服务$;$自然语言处理$;$EI 大数据服务
A. a=‘中文’$;$a=r‘中文’$;$ a=u’中文’$;$ a=b’中文’
A. 现实设备&;&虚拟设备$;$电力设备$;$智能设备
A. 正确$;$错误
A. R={(1,2)，(2,3)，(3,4),(4,5)，(6,5)}$;$R={(1,2)，(2,3),(6,5),(3,6),(5,4)})$;$R={(5,4)，(3,4)，(3,2)，(4,3)，(5,6)}$;$R={(1,2)，(2,3)，(4,3),(4,5)，(5,6)}
