A.比較
B.大小
C.位置
D.距離
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A.回歸
B.聚類
C.分箱（binning）
D.計(jì)算機(jī)和人工檢查結(jié)合
A.數(shù)據(jù)利用非常不足
B.在開發(fā)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)，領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)該領(lǐng)域的熟悉程度至關(guān)重要
C.最終用戶專門知識(shí)缺乏
D.海量數(shù)據(jù)集
A.快速性
B.數(shù)字化
C.互動(dòng)性
D.共享
A.使用的質(zhì)心具有預(yù)先確定的地形序關(guān)系
B.保證收斂
C.有具體的目標(biāo)函數(shù)
D.互為鄰居的簇直接比非鄰居的簇直接更相關(guān)
A.填寫缺失的值
B.平滑噪聲數(shù)據(jù)
C.刪除離群點(diǎn)
D.解決不一致性
最新試題
隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹在分類的時(shí)候決定測試樣本的最終類別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）
關(guān)于SOM聚類算法描述正確的是（）
客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。
自有業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)測及競對(duì)分析對(duì)系統(tǒng)的需求主要分為哪些方面（）
分類分析的兩個(gè)階段分別為（）。
物聯(lián)網(wǎng)端到端質(zhì)量分析應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)接入時(shí)長定界流程，當(dāng)下列哪些過程時(shí)延損耗較大需要轉(zhuǎn)EPC進(jìn)行處理（）
KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。
Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）
滿意度分析建模數(shù)據(jù)來源于（）
互聯(lián)網(wǎng)本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。