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[判断题]

DBSCAN算法对异常值敏感，因此要在聚类前进行异常值分析（）

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更多“DBSCAN算法对异常值敏感，因此要在聚类前进行异常值分析（…”相关的问题

第1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2题

离差平方和法的聚类效果较好，且对异常值不敏感，因此在实践中应用最为广泛（）

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第3题

异常值会给分类算法带来很大的干扰，因此要删除异常值（）

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第4题

局部异常因子（LOF)算法属于（)。

A.基于统计的异常值检测方法

B.基于密度的异常检测方法

C.基于聚类的异常值检测

D.基于决策树的异常检测

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第5题

运用SPSS分析时，判断异常值时可以先对数据进行标准化处理得到Z，Z的绝对值大于3可以认为是异常值。（)

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第6题

决策树既可以处理离散型变量也可以处理连续型变量，且对缺失值、异常值、共线性都不敏感，因此不需要对原始数据进行预处理就可以应用决策树进行分析（）

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第7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8题

在测量不确定度的评定前，对测量数据中的异常数据应（)。

A.直接剔除

B.不予理睬

C.判别为异常值后剔除

D.判别为异常值后保留

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第9题

Python中，不属于异常值的处理方式的是（)

A.直接把含有异常的记录给删掉

B.将异常值变成缺省值，按照缺省值的处理方法来处理

C.推理法

D.把异常值都用某个值，如平均值来进行修正

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第10题

统计学中经典的3准则，异常值通常为3个方差之外的变量。（)

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第11题

以下关于逻辑回归的说法正确的是()

A.应用逻辑回归时，异常值会对模型造成很大的干扰。

B.逻辑回归的自变量必须是分类变量，因此要对连续型变量进行离散化处理。

C.逻辑回归对模型中自变量的多重共线性较为敏感。

D.逻辑回归属于分类算法。

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