A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點，或者數(shù)據(jù)點近似協(xié)線性時，混合模型也能很好地處理 B.混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因為它可以使用各種類型的分布 C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇 D.混合模型在有噪聲和離群點時不會存在問題
A.它使用具體的訓(xùn)練實例進(jìn)行預(yù)測，不必維護源自數(shù)據(jù)的模型 B.分類一個測試樣例開銷很大 C.最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測 D.可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界
A.信息的溢出程度 B.信息的增加效益 C.熵增加的程度最大 D.熵減少的程度最大
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