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DBSCAN聚类可以用于数据分布不均匀，呈块状分布，并且聚集形态是任意形状的情况。
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DBSCAN聚类可以用于数据分布不均匀，呈块状分布，并且聚集形态是任意形状的情况。
A、正确
B、错误
正确答案：A
Tag：
块状
形状
形态
时间：2024-03-21 12:16:42
上一篇：
密度相连是对称关系，密度可达也是对称关系。
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DBSCAN算法中，密度可达是直接密度可达的传递闭包，并且这种关系是对称的。
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定性因素对因变量的影响在进行回归分析的过程中，需要进行特殊的处理是（）。
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DBSCAN算法基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域所包含对象的数目不小于某一给定的阈值。
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DBSCAN算法中，密度可达是直接密度可达的传递闭包，并且这种关系是非对称的。
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路径相互重叠越多，使用Fp（）tree结构获得的压缩效果就越好。
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路径相互重叠越少，使用Fp（）tree结构获得的压缩效果就越好。
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参照方程就是指当所有虚拟变量为0时的方程。
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与一般的回归分析过程一样，分位数回归模型进行参数估计之后，也需要对模型进行评价以及进行显著性检验。
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只有通过检验的模型才能够充分描述变量之间的关系，建立的模型才有现实意义。
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当数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点（即异常值）时，模型稳健性较好。
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P（）P图或Q（）Q图形在残差符合正态假定条件下，散点图看起来应该像是（）。
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定性因素对因变量的影响在进行回归分析的过程中，需要把定性变量转化为虚拟变量之后再引入回归模型中进行分析。
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多项式回归类似于可线性化的非线性模型，可通过变量代换的方式使用普通最小二乘对参数进行估计。
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定性因素对因变量的影响在进行回归分析的过程中，无需对定性变量做处理。
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分析自变量对计数因变量的影响时所建立的模型为（）。
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多项式回归模型常常会应用到三阶以上。
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当数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点（即异常值）时，模型稳健性较差。
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多项式回归当阶数过高时，待估参数过多，在样本量不大的情况下会比较困难，这是多项式回归的一大缺陷。
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如果在存在非线性关系的情况下使用线性回归拟合曲线，则会丢失数据之间的大量有用信息，甚至会得出错误的结论。
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P（）P图或Q（）Q图形在残差符合正态假定条件下，散点图看起来应该像是一条截距为0、斜率为1的直线。