判断题
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从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。
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基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。
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对
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判断题
给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集，误差的平方和最大的那个应该被视为较优。
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K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
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聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
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对
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在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
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SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器（minimal marginc lassifier）。
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在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始增大，这是出现了模型拟合不足的问题。
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判断题
Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
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判断题
对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。
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对
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判断题
聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
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