在抽样方法中，当合适的样本容量很难确定时，可以使用的抽样方法是：（）。

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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在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。

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以下哪些分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题，（）。

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一种常用的确定离群点的简单方法是（）

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简述抽样的定义及分类。

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在数据挖掘中，常用的聚类算法包括：（）、（）、（）、基于网格的方法和基于模型的方法。

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对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。

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连续型属性的数据样本之间的距离有欧氏距离、曼哈顿距离和（）

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在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法。

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