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判斷題在聚類分析當中，簇內的相似性越大，簇間的差別越大，聚類的效果就越差。

1.判斷題SVM是這樣一個分類器，他尋找具有最小邊緣的超平面，因此它也經常被稱為最小邊緣分類器（minimal margin classifier）

2.判斷題在決策樹中，隨著樹中結點數變得太大，即使模型的訓練誤差還在繼續(xù)減低，但是檢驗誤差開始增大，這是出現了模型擬合不足的問題。

3.判斷題分類模型的誤差大致分為兩種：訓練誤差（training error）和泛化誤差（generalization error）。

4.判斷題Bayes法是一種在已知后驗概率與類條件概率的情況下的模式分類方法，待分樣本的分類結果取決于各類域中樣本的全體。

5.判斷題對于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量，移去或者減少這些樣本對分類結果沒有影響。