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判斷題KNN算法對(duì)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(lái)改進(jìn)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(lèi)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(duì)一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則來(lái)說(shuō)，它的支持度一定小于等于置信度。

4.判斷題任何一個(gè)一般的正態(tài)分布，都可以通過(guò)線性變換轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)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(gè)主成分。