参考答案: D

详细解析:

K-Means 和 DBSCAN 是两个经典的聚类算法，将相似的数据对象归类一组，不相似的数据对象分开。 K-means 算法基于对象之间的聚类进行聚类，需要输入聚类的个数。 DBSCAN 算法基于密度进行聚类，需要确定阈值，两者的聚类结果均与输入参数关系很大。 DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇，而 K-means 算法则不适合。若数据分布密度变化大，则这两种算法都不适用。