噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。

许多基于内存的聚类算法所常用的两种数据结构是（）和（）

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数据的噪声是指（）。

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下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？（）

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简述数据分类的两步过程。

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数据压缩可分为：（）和 （）两种类型。

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考虑下表数据集，请完成以下问题： （1）估计条件概率。 （2）根据（1）中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本（A=0，B=1，C=0）的类标号； （3）使用Laplace估计方法，其中p=1/2，l=4，估计条件概率。 （4）同（2），使用（3）中的条件概率。 （5）比较估计概率的两种方法，哪一种更好，为什么？

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如果叶贝斯网络的各个结点都没有任何证据，从历史数据中如何用两种不同的方法得到各个结点的发生概率？

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噪声平滑方法：（）。

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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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