A.只適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集
B.當(dāng)序列數(shù)據(jù)集比較大時(shí)，容易生成龐大的候選序列
C.需要對(duì)序列數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次掃描
D.對(duì)長序列模式的處理效率比較低
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A.容易生成大量的候選項(xiàng)集
B.在轉(zhuǎn)換階段產(chǎn)生巨大的開銷
C.很難找到長序列模式
D.需要對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行多次掃描
A.凝聚
B.前推階段
C.分裂
D.回溯階段
A.50％
B.100％
C.70％
D.無法計(jì)算
A.Apriori
B.PAM
C.ID3
D.NBC
A.完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)
B.函數(shù)依賴的數(shù)據(jù)
C.離散數(shù)據(jù)
D.連續(xù)數(shù)據(jù)
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(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。
AprioriAll算法存在的問題包括（）。
數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類（）
DPI設(shè)備支持的復(fù)用包括（）
KDD和數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用在很多領(lǐng)域中，它們具有如下一些公共特征：（）。
下列屬于數(shù)據(jù)歸納方法的是（）
樸素貝葉斯分類器對(duì)（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。
Tableau是廣義數(shù)據(jù)挖掘中的哪一類工具（）
滿意度分析建模數(shù)據(jù)來源于（）
GSP算法存在的問題包括（）。