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  3. 数据挖掘方法中，哪一种是找出数据集中各组对象的共同特征，并建立其模型，从而能够将数据集中的其他对象分到不同的组中?

数据挖掘方法中，哪一种是找出数据集中各组对象的共同特征，并建立其模型，从而能够将数据集中的其他对象分到不同的组中?

admin2013-02-03  26
问题 数据挖掘方法中，哪一种是找出数据集中各组对象的共同特征，并建立其模型，从而能够将数据集中的其他对象分到不同的组中?
选项 A、关联规则挖掘
B、特征描述
C、分类分析
D、聚类分析
答案4
解析 数据挖掘方法有几种：1)关联规则挖掘。关联规则分析是从一个现象到本质的揣测推理过程。2)特征描述。特征描述是对目标类数据的一般特征或特征进行汇总，并以直观易理解的方式显示给用户。特征描述通常采用的方法是进行数据概念化，将庞大的任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。3)分类分析。分类也称做制导的学习，为了建立分类模型，需要有一个用做训练集的示例数据库，数据库中的每个元组都有一个给定的类标识。表示分类模型的一种常用方法是决策树。4)聚类分析。若干个相似的数据对象组合在一起称做一个聚簇。聚类分析是将数据集分割为若干个有意义的聚簇的过程。聚类分析也称做无制导的学习，因为聚类分析与分类分析不同，它不依赖于事先确定的类，也没有已具有类标识的训练集。
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