6 （单选题，3.0分） 在DBSCAN算法中，对于对象p如果它的“ε”邻域内包含的对象少于Mmpb个，则称对象p为A. 噪声点B. 离群点C. 可疑点D. 精确点

本题考查DBSCAN算法中的核心概念，需明确不同类型点的定义。
DBSCAN算法通过“ε邻域”和“最小点数M（通常记为MinPts）”两个参数划分点的类型：

• 核心点：ε邻域内包含至少M个对象（包括自身）；
• 边界点：ε邻域内对象数少于M，但位于某个核心点的ε邻域内；
• 噪声点：ε邻域内对象数少于M，且不位于任何核心点的ε邻域内。

题目中“对象p的ε邻域内包含的对象少于M个”，直接对应噪声点的定义（注：题目中“Mmpb”应为“MinPts”的笔误）。选项A正确，B（离群点）是更通用的统计术语，非DBSCAN专有；C（可疑点）、D（精确点）并非DBSCAN中的标准概念。