判断题Apriori算法由两个步骤组成，一是产生和选择候选集，二是从频繁项集中得到关联规则。
判断题KNN算法对样本不均衡的数据，判断不够合理，因此引入了加权的方法来改进算法，这使得模型的可解释性和可信度都大大提升。
判断题数据的分类应遵循互斥原则和穷尽原则。
判断题PCA是丢失原始数据信息最少的一种线性降维方式。
判断题对一个关联规则来说，它的支持度一定小于等于置信度。
