在决策树创建时，由于数据中的（），许多分枝反映的是训练数据中的异常。
A: 鼓声
B: 噪声
C: 离群点
D: 离散点
A: 鼓声
B: 噪声
C: 离群点
D: 离散点
B,C
举一反三
内容
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9. 下列有关离群点的分析错误的是（ ） A: 一般情况下离群点会被当作噪声而丢弃 B: 离群点即是噪声数据 C: 在某些特殊应用中离群点有特殊的意义 D: 信用卡在不常消费地区突然消费大量金额的现象属于离群点分析范畴"
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（多选）在教育数据挖掘任务中，期待数据完美是不现实的，以下数据数据质量问题的是：（） A: 包含时间或空间分量的噪声数据。 B: 收集某个对象信息时，对方拒绝透露的遗漏值。 C: 某个属性中不寻常的异常点（离群点）。 D: 数据集中包含重复或几乎重复的数据对象。
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决策树的组成部分包括（） A: 决策点 B: 方案分枝 C: 自然状态点 D: 概率分枝 E: 结果点
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离群点诊断可以看作是在给定的数据集合中定义离群点，并找到一个有效的方法来挖掘出这样的离群点
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k-means算法对于噪声和离群点数据不敏感