题目内容

缺失值对数据挖掘模型的影响有哪些？

A. 数据挖掘建模将丢失大量的有用信息
B. 数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴涵的确定性成分更难把握
C. 包含空值的数据会使挖掘建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出
D. 没有影响

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反映集中趋势的主要指标有？

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A. 均值
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K-Means聚类算法建模后，以下说法正确的是？

A. 通过kmeans.cluster_centers_可以得到聚类后的聚类中心
B. 通过kmeans.labels_可以得到聚类后每一组数据对应的类型标签
C. KMeans(n_clusters=5,n_jobs=4,max_iter=iteration,random_state=1234) 可以设置聚类的簇数为4
D. 通过该语句from sklearn.cluster import KMeans，可以从sklearn中导入KMeans算法

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如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值 3σ之外的值出现的概率<=0.003 ，属于极个别的小概率事件。

A. 对
B. 错

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A. 数据挖掘建模将丢失大量的有用信息 B. 数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴涵的确定性成分更难把握 C. 包含空值的数据会使挖掘建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出 D. 没有影响

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反映离中趋势主要指标有？

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如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值 3σ之外的值出现的概率<=0.003 ，属于极个别的小概率事件。

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