A.方差
B.四分位數(shù)
C.最小值
D.眾數(shù)
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A.詞向量矩陣
B.數(shù)據(jù)矩陣
C.相異性矩陣
D.相關(guān)系數(shù)矩陣
A.根結(jié)點(diǎn)
B.內(nèi)部結(jié)點(diǎn)
C.外部結(jié)點(diǎn)
D.樹葉結(jié)點(diǎn)
A.歷史記錄
B.股票交易數(shù)據(jù)
C.時(shí)間序列
D.生物學(xué)序列
A.集群中的數(shù)據(jù)點(diǎn)必須處于到核心點(diǎn)的距離閾限內(nèi)
B.它對(duì)數(shù)據(jù)空間中數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布有很強(qiáng)的假設(shè)
C.它具有相當(dāng)高的時(shí)間復(fù)雜度O(n3)
D.它不需要預(yù)先知道期望出現(xiàn)的簇的數(shù)量
A.支持向量
B.邊緣
C.距離
D.檢驗(yàn)元祖
最新試題
AprioriAll算法存在的問題包括()。
物聯(lián)網(wǎng)端到端質(zhì)量分析應(yīng)用中網(wǎng)絡(luò)接入時(shí)長(zhǎng)定界流程,當(dāng)下列哪些過程時(shí)延損耗較大需要轉(zhuǎn)EPC進(jìn)行處理()
集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括()
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。
滿意度分析建模數(shù)據(jù)來源于()
Hbase集群的后臺(tái)進(jìn)程名稱包括()
關(guān)于ROC曲線和ROC統(tǒng)計(jì)量,正確的說法有()
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。
在數(shù)據(jù)挖掘中,以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛()
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()