归纳法是一种从个别到一般的推理方法。

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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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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考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法。

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理夫斯UP评估模型是一种大抽样评估模式，把样本分为两类，分别为（）

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一般而言，定量预测方法在满足下列三个条件时才能使用：一是能够知道待测变量的过去值，二是信息可以量化，三是过去的变动形式将持续到未来是一个合理的假设。

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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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贝叶斯决策是根据（）进行决策的一种方法

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