关于不同近邻数量及噪声对IBk的影响正确的是（）。
举一反三
- 使用IBk分类器和SMO分类器对vote.arff分别进行分类，由其输出的结果可知（）。 A: IBk正确分类百分比比SMO大 B: IBk对republican的分类正确率比SMO大 C: SMO对democrat的分类正确率比IBk小 D: SMO对democrat和republican的分类正确率都比IBk大
- 关于K近邻说法正确的是： A: K近邻算法是机器学习 B: K近邻是无监督学习 C: K代表要分类的个数 D: K值的选择，对分类结果没有影响
- 最近邻分类器易受噪声或异常点数据的影响，为了降低噪声或异常点的影响，可以采用K近邻分类器，并且K值取值越大，分类器的性能越鲁棒。
- 沟通中的数量噪声对沟通过程有何影响？
- 关于K近邻说法正确的是：