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在基于邻近度的方法中，离群点的定义不包括以下哪个？

A.在距离D内，最近邻点数少于P的数据点为离群点

B.一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆

C.到第K个最近邻的距离最大的前n个数据点为离群点

D.到K个最近邻平均距离最大的前n个数据点为离群点

答案

一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆;一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆

更多“在基于邻近度的方法中，离群点的定义不包括以下哪个？”相关的问题

第1题

如果一个对象不属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。

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第2题

贝叶斯分类器对离群点敏感

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第3题

基于邻点数的方法的前提是认为从统计学上讲，在随机分布的情况下，每个点的一个平均随机距离re的平均内平均有一个邻点，因此，如果每个点的平均邻点数小于1则为均匀分布，如果每个点的平均邻点数大于1则为聚集分布。

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第4题

确定最近邻木株数n的方法有（）

A.固定n

B.固定半径圆

C.基于Voronoi图确定n

D.GIS空间邻近度分析

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第5题

确定最近邻木株数n的方法有（）。

A.固定n

B.固定半径圆

C.基于Voronoi图确定n

D.GIS空间邻近度分析

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第6题

K中心点能够解决有离群点的聚类问题。

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第7题

下列说法正确的是

A.K-means算法能够解决有离群点的聚类问题

B.K-modes能够解决离散数据的聚类问题

C.K-means++能够解决初始点影响聚类效果的问题

D.K中心点能够解决有离群点的聚类问题

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