判断题等频离散化是指把观察点均匀分为n等份,每份包含的观测值的个数相同。
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。