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判斷題

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）屬于密度聚類算法，把類定義為密度相連對(duì)象的最大集合，通過在樣本空間中不斷搜索高密度的核心樣本并擴(kuò)展得到最大集合完成聚類，能夠在帶有噪點(diǎn)的樣本空間中發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類并排除噪點(diǎn)。

答案：正確

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KNN算法是k-Nearest Neighbor的簡(jiǎn)稱，叫作k近鄰算法，屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，既可以用于分類，也可以用于回歸。

答案：正確

支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是通過尋找超平面對(duì)樣本進(jìn)行分隔從而實(shí)現(xiàn)分類或預(yù)測(cè)的算法，分隔樣本時(shí)的原則是使得間隔最大化，尋找間隔最大的支持向量。

答案：正確

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