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判斷題數(shù)據(jù)可視化可以使人們更理解數(shù)據(jù)。

1.判斷題SVM算法更適用于稀有事件的分類問題，如客戶流失、欺詐偵測(cè)等。

2.判斷題忠誠的客戶來源于滿意的客戶，滿意的客戶不一定是忠誠的客戶。

3.判斷題聚類算法通常按照中心點(diǎn)或者分層的方式對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸并，所以聚類算法試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點(diǎn)將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。

4.判斷題RFM模型是Recency Frequency Monetary三個(gè)首字母的縮寫，根據(jù)最近一次消費(fèi)，消費(fèi)頻率，消費(fèi)金額研究客戶特征，并對(duì)客戶進(jìn)行等級(jí)劃分。

5.判斷題SVM算法通過搜索最大邊緣超平面來實(shí)現(xiàn)分類，并期望具有較大邊緣的超平面對(duì)測(cè)試集或未知分類的數(shù)據(jù)集比具有較小邊緣的超平面更準(zhǔn)確。