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。

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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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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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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要对一个项目进行透彻、准确的分析，首先应做到（）。

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有一组数据其均值是20，对其中的每一个数据都加上10，那么得到的这组新数据的均值是（）。

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模式为对数据集的全局性总结，它对整个测量空间的每一点做出描述；模型则对变量变化空间的一个有限区域做出描述。

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在基于规则分类器的中，依据规则质量的某种度量对规则排序，保证每一个测试记录都是由覆盖它的“最好的”规格来分类，这种方案称为（）

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一个企业的竞争对手可以分为以下几类（）

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方差分析是一个（）问题。

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