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。

在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。

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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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考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法。

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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（）

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（）都属于簇有效性的监督度量。

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离群点可以是合法的数据对象或者值。

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某公司在进行市场调研，以决定是否推出一款新产品。调研得出的结论是：出现有利结果的概率为60%，出现不利结果的概率为40%。如果结果有利，则产品成功的概率为70%；如果结果不利，则产品失败的概率会达到75%。如果产品成功，该公司预期年利润将达到5000000元；如果产品失败，该公司每年将损失2000000元。那么，这款新产品的年利润期望值为（）

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当预测对象依时间变化呈现某种趋势且无明显季节波动时可采用（）

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以下是哪一个聚类算法的算法流程（） ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。

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