分类方法的常用评估度量都有哪些？
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数据分类模型的常用表示形式包括（）、（）等。
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数据立方体度量可以根据其所使用的聚集函数分为三类，分别是：（）、（）和（）
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基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。
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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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簇有效性的面向相似性的度量包括（）。
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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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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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离散属性总是具有有限个值。
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