连续型属性的数据样本之间的距离有欧氏距离、曼哈顿距离和（）

下列哪种可视化方法可用于发现多维数据中属性之间的两两相关性？（）

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假设描述学生的信息包含属性：性别，籍贯，年龄。有两条记录p、q及两个簇C1、C2的信息如下，分别求出记录和簇彼此之间的距离。（k-means算法的拓展） p=｛男，广州，18｝，q=｛女，深圳，20｝ C1=｛男：25，女：5；广州：20，深圳：6，韶关：4；19｝ C2=｛男：3，女：12；汕头：12，深圳：1，湛江：2；24｝

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给定两个向量对象，分别表示为p1（22，1，42，10），p2（20，0，36，8）： （a）计算两个对象之间的欧几里得距离 （b）计算两个对象之间的曼哈顿距离 （c）计算两个对象之间的闵可夫斯基距离，用x=3 （d）计算两个对象之间的切比雪夫距离

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在现实世界的数据中，元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有：（）。

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定量属性可以是整数值或者是连续值。

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（）通过将属性域划分为区间，从而减少给定连续值的个数。

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下面哪个不属于数据的属性类型：（）。

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聚类分析包括连续型、二值离散型、（）和混合类型4种类型描述属性的相似度计算方法。

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Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预测另一个属性，它在验证用户提出的假设过程中提取信息。

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