A分类器
B聚类算法
C关联分析算法
D特征选择算法
聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
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K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法,簇的个数由算法自动地确定。
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()将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量,它是一种凝聚层次聚类技术。
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()将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度,它是一种凝聚层次聚类技术。
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Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法,待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体。
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决策树是一种树形结构,包括()和()三个部分。
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一种常用的确定离群点的简单方法是()
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从点作为个体簇开始,每一步合并两个最接近的簇,这是一种分裂的层次聚类方法。
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维度表一般又主键、分类层次和描述属性组成。对于主键可以选择两种方式:一种是采用自然键,另一种是采用()
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