Aprior算法包括（）和（）两个基本步骤

简述K-means算法的基本操作步骤（包括算法的输入和输出）。

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简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤。

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在数据挖掘中，常用的聚类算法包括：（）、（）、（）、基于网格的方法和基于模型的方法。

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Apriori算法所面临的主要的挑战包括（）。

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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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在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。

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许多基于内存的聚类算法所常用的两种数据结构是（）和（）

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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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遗传算法与传统寻优算法相比有什么特点？

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