如下哪个不是最近邻分类器的特点。（)

A.决策树

B.规则分类

C.最近邻分类

D.朴素贝叶斯分类

A.无法被用来产生更易于解释的描述性模型

B.规则集的表达能力远不如决策树好

C.基于规则的分类器都对属性空间进行直线划分，并将类指派到每个划分

D.非常适合处理类分布不平衡的数据集

A.预测实数响应，例如温度，日期或时间的变化

B.将数据分配给预定义的类别

C.根据相似度将响应分组在一起，以找到模式

D.将预测的数据分类与数据中的实际类别标签进行比较

A.单个模型之间有低相关性

B.单个模型之间有高相关性

C.单个模型都是用的一个算法

D.在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好

A.分类

B.聚类

C.积累

D.总结

A.频繁模式挖掘

B.分类和预测

C.数据预处理

D.数据流挖掘