关于聚类分析的说法，不正确的是_________。

A、聚类分析可以分为样品分类和指标分类

B、聚类的依据是相似性统计量

C、Proc cluster是sas进行聚类分析的命令程序

D、相似性统计量有相关系数和距离两种

A、聚类模型属于无监督学习

B、聚类模型的本质是寻找数据集内在的分布结构

C、经过聚类之后的数据集形成不同的簇，同簇的样本相似度低，簇间的样本相似度高

D、聚类模型作为独立的分析过程，通常不和其他数据分析任务结合叠加

B、可以对个案进行聚类分析

C、不受其他因素的影响

D、需要事前制定或者明确分类的结构

A、对于基于密度的聚类而言，不是根据样本的距离，而是根据样本的密度进行分组的。

B、在基于密度的聚类中，样本的邻域距离阈值参数不同，可能得到不同的聚类结果。

C、在聚类过程中，非数值型属性必须转为数值属性才能进行聚类分析。

D、在使用kmeans聚类时，k值总是很容易给出。

A、把分析的样本根据距离分组

B、必须给出聚类的组数

C、聚类是分类的基础

D、聚类算法可以找出每组样本不同的特征

A、pandas没有做哑变量的函数

B、在不导入其他库的情况下，仅仅使用pandas就可实现聚类分析离散化

C、pandas可以实现所有的数据预处理操作

D、cut函数默认情况下做的是等宽法离散化

A、分为四类时，印度和巴基斯坦构成一个类

B、分为四类时，日本、中国、马来西亚构成一个类

C、分为两类时，日本、香港、新加坡在同一个类内

D、分为三类时，日本、香港、新加坡在同一个类内

A、分为四类时，印度和巴基斯坦构成一个类

B、分为四类时，日本、中国、马来西亚构成一个类

C、分为两类时，日本、香港、新加坡在同一个类内

D、分为三类时，日本、香港、新加坡在同一个类内

1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的

2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低

3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低

4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习

A.1

B.2

C.3

D.1and3