用最近邻距离法对于一个区域内的点状分布的模式的量化的主要工作是计算出最临近距离，最临近距离的计算方法有：
举一反三
- 重采样的方法有( ) A: 最临近距离法 B双线性内插法 B: 双三次卷积法
- K最近邻算法步骤包括 A: 算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离 B: 找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻 C: 做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类
- 在基于邻近度的方法中，离群点的定义不包括以下哪个？（ ） A: 在距离D内，最近邻点数少于P的数据点为离群点 B: 一个对象的离群点得分是该对象周围密度的逆 C: 到第K个最近邻的距离最大的前n个数据点为离群点 D: 到K个最近邻平均距离最大的前n个数据点为离群点
- 最近邻算法计算样本之间的距离时也可以用皮尔森相关系数。（ ）
- 用最邻近距离法分析空间点模式时，需要计算以下什么值？然后比较观测模式和已知模式之间的相似性，即求邻近指数R。 A: 点对之间的最小平均距离 B: 点对之间的最大平均距离 C: 点对之间的最小距离 D: 点对之间的最大距离