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[判断题]

DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，对异常值非常敏感，因此要在聚类前进行异常值分析。（)

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第1题

K-means算法中聚类的个数K是由用户自定义的（）

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第2题

随着数据量的增大，异常值和缺失值对整体分析结果的影响会逐渐变小，因此在“大数据"模式下，数据清洗可忽略异常值和缺失值的影响，而侧重对数据结构合理性的分析。（)

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第3题

在数据缺失严重时，会对分析结果造成较大影响，因此对剔除的异常值以及缺失值，要采用合理的方法进行填不卜，常见的方法有平均值填充、K最近距离法、回归法、极大似线估计法等。（)

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第4题

聚类将类似的值聚成簇。直观的，落在簇集合之外的值被视为离群点。（)

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第5题

数据异常值检验方法以正态分布为前提，若数据偏离正态分布或样本较小时，则检验结果未必可靠，校验是否正态分布可借助W检验、D检验。（)

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第6题

DBSCAN算法会把包括噪声点的所有点划分到各自的簇中。（)

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第7题

噪声值处理方法主要有分箱、分类和聚类。（)

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第8题

数据分类的步骤为：1建立一个聚类模型，描述数据类集或概念集;2使用模型对将来的或未知的对象进行分类。（)

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第9题

决策树是做分类预测的最优算法，因为此算法对噪声数据和共线性都不敏感。（)

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第10题

DBSCAN算法中，在给定的Eps半径邻域内，所有核心点的点数都不应该少于MinPts阈值。（)

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