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数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘任务,可将其分为(63)。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
数据挖掘的分类方法很多。根据不同挖掘方法,可将其分为(47)。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
数据挖掘中分类的典型应用不包括( )。( )可以用于数据挖掘的分类任务。A.识别社交网络中的社团结构,即连接稠密的子网络B. 根据现有的客户信息,分析潜在客户C. 分析数据,以确定哪些贷款申请是安全的,哪些是有风险的D. 根据以往病人的特征,对新来的病人进行诊断A. EMB. AprioriC.