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判斷題KNN算法對樣本不均衡的數(shù)據(jù)，判斷不夠合理，因此引入了加權(quán)的方法來改進算法，這使得模型的可解釋性和可信度都大大提升。

1.判斷題數(shù)據(jù)的分類應(yīng)遵循互斥原則和窮盡原則。

2.判斷題PCA是丟失原始數(shù)據(jù)信息最少的一種線性降維方式。

3.判斷題對一個關(guān)聯(lián)規(guī)則來說，它的支持度一定小于等于置信度。

4.判斷題任何一個一般的正態(tài)分布，都可以通過線性變換轉(zhuǎn)化為標準正態(tài)分布。

5.判斷題主成分分析中，與其他變量不相關(guān)的變量只能自己代表自己，即是一個主成分。