是用樣本的屬性作為結(jié)點(diǎn)，用屬性的取值作為分支的樹結(jié)構(gòu)。它是分類規(guī)則挖掘的典型方法，可用于對(duì)新樣本進(jìn)行分類。
是對(duì)差異和極端特例的描述，用于揭示事物偏離常規(guī)的異?，F(xiàn)象，如標(biāo)準(zhǔn)類外的特例，數(shù)據(jù)聚類外的離群值等。
是根據(jù)時(shí)間序列型數(shù)據(jù)，由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)去推測(cè)未來的數(shù)據(jù)，也可以認(rèn)為是以時(shí)間為關(guān)鍵屬性的關(guān)聯(lián)知識(shí)。
通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的歸納、概括和抽象，提煉出帶有普遍性的、概括性的描述統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。
最新試題
把滿意程度等主觀性很強(qiáng)的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)最常用的方法是（）。
元數(shù)據(jù)（metadata）
數(shù)據(jù)集市（DataMarts）
DataMarts
偏差型知識(shí)
OLTP
調(diào)查表的作用是什么?應(yīng)用調(diào)查表的主要步驟是什么？
流程圖是用（）的方式表示所要研究的過程；
支持度
數(shù)據(jù)挖掘