A.類Apriori算法
B.基于頻繁模式增長的算法
C.使用垂直數(shù)據(jù)格式的算法
D.使用水平數(shù)據(jù)格式的算法
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A.Apriori算法
B.頻繁模式增長算法
C.使用垂直數(shù)據(jù)格式的算法
D.knn算法
A.數(shù)據(jù)集成
B.數(shù)據(jù)歸約
C.數(shù)據(jù)變換
D.數(shù)據(jù)清理
A.強(qiáng)規(guī)則
B.弱規(guī)則
C.關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.頻繁項(xiàng)集
A.頻繁子序列
B.頻繁項(xiàng)集
C.頻繁子結(jié)構(gòu)
D.頻繁規(guī)則
A.5
B.3.16
C.3
D.2
最新試題
客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等,建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評價。通過()核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識別異常點(diǎn),并進(jìn)行聚類分析,判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個別現(xiàn)象。
高鐵用戶識別基于以下哪些信息()
分類分析的兩個階段分別為()。
樸素貝葉斯分類器對()數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的()及其改進(jìn)算法。
不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是()
AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn),具體過程分為()兩個階段。
給定一個數(shù)值屬性,怎樣才能平滑數(shù)據(jù),去掉噪聲?()
DPI設(shè)備支持的復(fù)用包括()
自有業(yè)務(wù)質(zhì)量監(jiān)測及競對分析對系統(tǒng)的需求主要分為哪些方面()