DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）。

关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）

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DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。

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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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某投资项目预期收益（净现值）为1190.54万元，如果市场需求发生变化，对收益将造成的影响为：达到预期收益（净现值）的概率为50％；最好的情况是收益（净现值）增长10％，发生的概率为10％；较好的情况是收益（净现值）增长5％，发生的概率为20％；较差的情况是收益（净现值）下降5％，发生的概率为10％；最坏的情况是收益（净现值）下降10％，发生的概率为10％。其期望值的方差为（）。

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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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在（）的情况下，用时间序列预测法作（）才能收到较好的效果

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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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Apriori算法的计算复杂度受（）影响。

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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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