当所有数据隶属的簇不再发生变化的时候可作为kmeans方法停止循环的指标。

假设检验中的Type I错误是指当原假设为真时拒绝原假设的情况。

特征填补属于缺失值处理的方法。

高斯核属于支持向量机常用的核函数。

特征值分解是一种常见且重要的线性代数运算，用于将一个矩阵分解为一组特征向量和对应的特征值。

SVM中核函数的作用是将数据从原始空间映射到更低维的特征空间，使得原本线性不可分的数据在特征空间中变得线性可分。

在k-means聚类算法中，增加样本数一定能够改善聚类效果。

局部二值模式（LBP）和高斯方向梯度直方图（HOG）等属于结构特征值。

深度学习模型的训练时间通常比传统机器学习模型短。

知识获取的目标是对知识建模中的知识要素进行实例化，以建立大规模高质量的知识图谱。