R语言读取数据的方法中，哪一种是不正确的

大部分数据科学团队，都同时使用两种以上的工具，如R和Python

（无）

在R语言数据建模中，用得最多的数据对象是

data.frame是R中最常用的数据对象

宽数据变为长数据，将由之前的若干列变为两列

（无）

数据框中蕴含的关系结构包括

数据框是R算法建模过程中，最常用的数据对象，其中蕴含各类关系结构，包括映射关系、距离关系、伴随关系、相关关系、拓扑关系等

数据框中的自变量，一般都表现为数据空间的维度，而因变量的取值（如类别），一般表现为数据点的标签

（无）

在计算Hopkins统计量时，随机抽取的点的个数，一般接近于记录数

在计算Hopkins统计量时，随机抽取的点的个数，一般远远小于记录数，如取0.1×N或0.05×N

在支持度、置信度框架之下，FP-Growth等算法，可以挖出比Apriori算法更多更好的规则

在支持度和置信度框架之下，不同的挖掘算法仅体现在效率上有所不同，所挖出的关联规则并无区别

规则X→Y所表示的只是伴随关系，而非因果关系，即：X伴随着Y的出现而出现

该规则确实只是表示伴随关系而非因果关系，但准确的说法应该是Y伴随着X的出现而出现

在R语言中，可用以支持向量机建模的函数有：

ksvm()和svm()均可用以训练支持向量机，glm()为广义线性模型，kknn()为加权近邻法

对于线性可分但存在噪声点数据的情形，支持向量机通过引入松弛变量的方法进行处理

（无）

DMwR::outliers.ranking()算法基于层次聚类进行异常检测，其核心原理是离群值不易于合并，被合并时其所属类的大小与另一个合并的类相比，差别较大

（无）

簇之前的距离基于点之间的距离进行计算，具体可以包括：

簇之间的距离可以定义为两个簇点对的最小距离、最大距离、平均距离，也可以定义为两个簇质心的距离（均值距离）

适合于形容"异常检测"的特点的成语是

（无）

适合于形容"垃圾数据未清理"的特点的成语是

（无）