一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（）的离群点定义。A、概率B、邻近度C、密度D、聚类

一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（）的离群点定义。

  • A、概率
  • B、邻近度
  • C、密度
  • D、聚类

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在一个n维的空间中，最好的检测outlier(离群点)的方法是()A.作正态分布概率图B.作盒形图C.马氏距离D.作散点图
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操作过程规范图的操作点是指A．概率B．不准确度C．不精密度D．不精密度和不准确度E．准确度和精密度
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什么是离群点分析?离群点分析可以应用在哪些领域?
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方法精密度统计评价时，离群点为每次双份测定的差值超过初步精密度值士标准差的A.2.5倍B.3倍C.3.5倍D.4倍E.5.5倍
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方法精密度统计评价时，离群点为每次双份测定的差值超过初步精密度值±标准差的A、2.5倍B、3倍C、3.5倍D、4倍E、5.5倍
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下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。A、JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇B、JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇C、JP聚类是基于SNN相似度的概念D、JP聚类的基本时间复杂度为O（m）
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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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依据类信息可利用的程度，离群点挖掘可分为哪三种基本方法？
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一种常用的确定离群点的简单方法是（）
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为什么要关注离群点？
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离群点可以是合法的数据对象或者值。
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基于对象之间的距离进行聚类，这样的方法只能发现秋装的类，而在发现任意形状的类上有困难指的是（）A、划分法B、基于密度的方法C、基于网格地方法
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简述离群点挖掘问题的构成。
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什么是聚类？简单描述如下的聚类方法：划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于模型的方法。为每类方法给出例子。
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（）是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。A、边界点B、质心C、离群点D、核心点
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以下哪个聚类分析的方法是利用统计学定义的距离进行度量（）A、层次聚类法B、快速聚类法（K-Mans）C、基于密度的聚类法D、基于网格的聚类法
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如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。
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检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。A、聚类技术B、邻近度C、密度D、统计方法
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单选题一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆。这是基于（）的离群点定义。A概率B邻近度C密度D聚类
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单选题下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。AJP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇BJP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇CJP聚类是基于SNN相似度的概念DJP聚类的基本时间复杂度为O（m）
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判断题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。A对B错
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单选题基于对象之间的距离进行聚类，这样的方法只能发现秋装的类，而在发现任意形状的类上有困难指的是（）A划分法B基于密度的方法C基于网格地方法
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多选题以下哪个聚类分析的方法是利用统计学定义的距离进行度量（）A层次聚类法B快速聚类法（K-Mans）C基于密度的聚类法D基于网格的聚类法
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单选题检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测A统计方法B邻近度C密度D聚类技术
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判断题离群点可以是合法的数据对象或者值。A对B错
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判断题如果一个对象不强属于任何簇，那么该对象是基于聚类的离群点。A对B错
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单选题（）是一个观测值，它与其他观测值的差别如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。A边界点B质心C离群点D核心点
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