下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是（）。

剪辑近邻法去除的是远离分类边界，对于最后的决策没有贡献的样本。

当各类的协方差矩阵相等时，分类面为超平面，并且与两类的中心连线垂直。

当各类的协方差矩阵不等时，决策面是超二次曲面。

多类问题的贝叶斯分类器中判别函数的数量与类别数量是有直接关系的。

下面关于交叉验证法的说法中正确的是（）。

k-近邻法中k的选取一般为偶数。

过拟合不会影响分类模型的泛化能力。

贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量，要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。

C均值聚类算法对噪声和孤立点不敏感。