A.回歸
B.聚類
C.分箱（binning）
D.計(jì)算機(jī)和人工檢查結(jié)合
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A.數(shù)據(jù)利用非常不足
B.在開發(fā)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)時(shí)，領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)該領(lǐng)域的熟悉程度至關(guān)重要
C.最終用戶專門知識(shí)缺乏
D.海量數(shù)據(jù)集
A.快速性
B.數(shù)字化
C.互動(dòng)性
D.共享
A.使用的質(zhì)心具有預(yù)先確定的地形序關(guān)系
B.保證收斂
C.有具體的目標(biāo)函數(shù)
D.互為鄰居的簇直接比非鄰居的簇直接更相關(guān)
A.填寫缺失的值
B.平滑噪聲數(shù)據(jù)
C.刪除離群點(diǎn)
D.解決不一致性
A.Hadoop
B.Spark
C.YARN
D.HDFS
最新試題
互聯(lián)網(wǎng)本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。
AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn)，具體過程分為（）兩個(gè)階段。
給定一個(gè)數(shù)值屬性，怎樣才能平滑數(shù)據(jù)，去掉噪聲？（）
基于數(shù)據(jù)挖掘分析，開展業(yè)務(wù)質(zhì)量分析的分析與預(yù)判時(shí)，下列哪項(xiàng)說法是錯(cuò)誤的（）
TOP終端分析的準(zhǔn)確性在于（）
GSP算法存在的問題包括（）。
在Hadoop集群中，一個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程包括以下哪些（）
不屬于數(shù)據(jù)挖掘的功能是（）
當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹是（）
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(píng)價(jià)。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)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(gè)別現(xiàn)象。