A.分类或预测模型发现,数据归纳、聚类、关联规则发现,序列模式发现,依赖关系或依赖模型发现,异常和趋势发现等等
B.机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法
C.归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等
D.回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等
A.数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤
B.数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式
C.关联规则的发现是数据挖掘的目标之一
D.“可信度”表示规则所代表的事例(元组)占全部事例(元组)的百分比
A.使用离群点挖掘发现与大部分对象不同的对象,用于分析针对网络的秘密收集信息的攻击
B.使用人工查询公司网络故障信息,查找原因进行记录
C.使用关联规则发现大型数据集中间存在的关系,用于推荐搜索
D.使用分类对客户进行等级划分,从而实施不同的服务
E.使用聚类算法发现互联网中的不同群体,用于网络社区发现
A) 数据挖掘是知识发现中的一个特定步骤
B) 数据挖掘是一个从原始数据到信息再到知识的发展过程
C) 关联分析是数据挖掘的一个重要任务
D) 数据挖掘的质量与挖掘方法有关,而与数据本身无关
A )数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤
B )数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式
C )关联规则的发现是数据挖掘的目标之一
D ) “ 可信度 ” 表示规则所代表的事例(元组)占全部事例(元组)的百分比