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数据挖掘工程师题库
总共有 214 条题目
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下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的
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先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的
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在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的
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定量属性可以是整数值或者是连续值。
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对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样
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数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OL
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商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计
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基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不
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SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘
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K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类
DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形
聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫
图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角
在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使
给定由两次运行K均值产生的两个不同的簇集
数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规
数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于
寻找模式和规则主要是对数据进行干扰，使其
OLAP技术侧重于把数据库中的数据进行分析、
离散属性总是具有有限个值。
从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近
利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需
关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所
数据仓库系统的组成部分包括数据仓库，仓库
聚类（clustering）是这样的过程：它找出描
Web数据挖掘是通过数据库仲的一些属性来预
Bayes法是一种在已知后验概率与类条件概率
如果规则不满足置信度阈值，则形如的规则一
具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
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