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DBSCAN是一种基于原型的、划分的聚类技术。
预测性分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系。
分类器的期望误差不受训练数据可变性的影响,因为训练集合的决策边界相同。
神经网络对训练数据中的噪声不敏感。
人工神经网络可以用来处理冗余特征。
泛化误差可以认为是分类器的期望检验误差。
IQR方法不适用于监测异常值。
噪声是一个测量变量中的随机错误或偏差。
回归是一种平滑处理的方法。
虚假数据的存在会影响数据分析的信度。
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