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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以下是哪一个聚类算法的算法流程（）。 ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。
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按照事实表中度量的可加性情况，可以把事实表对应的事实分为4种类型：（）、快照事实、线性项目事实和事件事实。
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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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使用星型模式可以从一定程度上（）查询效率。因为星型模式中数据的组织已经经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中。
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请列出3种数据仓库产品，并说明其优缺点。
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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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一种常用的确定离群点的简单方法是（）
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计算一个单位的平均工资，使用哪个中心趋势度量将得到最合理的结果？（）
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