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
B、当簇具有很不相同的密度时，K均值和DBSCAN的性能都很差
C、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
D、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
答案：ABCD
解析：见算法解析
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
B、当簇具有很不相同的密度时，K均值和DBSCAN的性能都很差
C、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
D、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
答案：ABCD
解析：见算法解析
A. 过滤式
B. 包裹式
C. 嵌入式
D. 指定式
A. 物理学
B. 图形学
C. 数据挖掘
D. 人机交互
A. continue
B. break
C. return
D. pass
A. 最大值
B. 平均值
C. 中位数
D. 众数
A. L1 正则化
B. L2 正则化
C. Dropout
D. 动量优化器
A. 多媒体专家系统
B. 实时专家系统
C. 军事专家系统
D. 分布式专家系统
解析：图像的数字化过程主要分采样、量化与编码三个步骤
A. 对未知数据进行正则化
B. 计算未知数据与已知标签数据之间的距离
C. 得到距离未知数据最近的k个已知标签数据
D. 通过已知标签数据的数量进行多数表决，作为未知数据的分类结果
A. 平移
B. 删除
C. 移动
D. 收敛
解析：如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移
