以下是哪一个聚类算法的算法流程（）。
①构造k－最近邻图。
②使用多层图划分算法划分图。
③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。
④until：不再有可以合并的簇。

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
B.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
C.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
D.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.基于图的凝聚度
B.基于原型的凝聚度
C.基于原型的分离度
D.基于图的凝聚度和分离度

A.O（m）
B.O（m²）
C.O（logm）
D.O（m*logm）