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。

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

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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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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。

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离群点可以是合法的数据对象或者值。

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离群点是一个实际观测值，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。

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（）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。

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具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。

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下面哪种不属于数据预处理的方法？（）

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以下哪个聚类算法不属于基于网格的聚类算法（）。

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