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。

怎样从历史数据中训练出结点之间的条件概率或联合条件概率？

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考虑下表数据集，请完成以下问题： （1）估计条件概率。 （2）根据（1）中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本（A=0，B=1，C=0）的类标号； （3）使用Laplace估计方法，其中p=1/2，l=4，估计条件概率。 （4）同（2），使用（3）中的条件概率。 （5）比较估计概率的两种方法，哪一种更好，为什么？

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BIRCH是一种（）。

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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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某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？（）

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如果叶贝斯网络的各个结点都没有任何证据，从历史数据中如何用两种不同的方法得到各个结点的发生概率？

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