下列可以用于聚类问题的机器学习算法有（）

A. CPU计算$;$AI芯片计算$;$存储$;$模型

A. 具备计算能力的神经元与上下两层相连$;$其输入节点具备计算能力$;$同一层神经元相互连接$;$层间信息只沿个方向传递

A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布$;$基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布$;$多重共线性会使得参数估计值方差减小$;$基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项

A. Jupyter Notebook$
;$MyEclipse$;
$Android Studio$;
$Spider

A. 线性变换$;$非线性变换$;$拉布拉斯变换$;$z变换

A. 正确$;$错误

A. JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。$;$JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。$;$JP聚类是基于SNN相似度的概念。$;$JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。

A. 数据获取$;$数据清洗$;$模型解释$;$数据标准化