多項(xiàng)選擇題?下列哪些數(shù)據(jù)挖掘算法不需要做數(shù)據(jù)歸一化處理?()
A.K均值
B.線性回歸
C.決策樹(shù)
D.樸素貝葉斯
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1.單項(xiàng)選擇題?下面哪些場(chǎng)景合適使用PCA?()
A.降低數(shù)據(jù)的維度,節(jié)約內(nèi)存和存儲(chǔ)空間
B.降低數(shù)據(jù)維度,并作為其它有監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入
C.獲得更多的特征
D.替代線性回歸
2.單項(xiàng)選擇題?時(shí)間序列數(shù)據(jù)更適合用()做數(shù)據(jù)規(guī)約。
A.小波變換
B.主成分分析
C.決策樹(shù)
D.直方圖
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最新試題
AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進(jìn),具體過(guò)程分為()兩個(gè)階段。
題型:多項(xiàng)選擇題
樸素貝葉斯分類(lèi)器對(duì)()數(shù)據(jù)具有較好的分類(lèi)效果。
題型:多項(xiàng)選擇題
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:()。
題型:多項(xiàng)選擇題
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最為著名的是Agrawal等人提出的()及其改進(jìn)算法。
題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題
集中性能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源不包括()
題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題