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( )去掉数据中的噪声,这类技术包括分箱、回归和聚类。A光滑B聚集C规范化D属性构造

题目
( )去掉数据中的噪声,这类技术包括分箱、回归和聚类。

A光滑

B聚集

C规范化

D属性构造

相似考题

1.常用的聚类方法有样品聚类法、系统聚类法和（ ）A、B两选项暂时没有C．回归聚类分析D．平共处模糊聚类法

2.给定一个数值属性，怎样才能平滑数据，去掉噪声？（）A．分箱（binning）B．聚类C．计算机和人工检查结合D．回归

3.在数据挖掘中，数据清洗的任务是指将不完全或有噪声的数据预先去掉。

4.去除噪声使得数据光滑的技术主要有()。A.离群点分析B.回归C.分箱

更多“( )去掉数据中的噪声,这类技术包括分箱、回归和聚类。 ”相关问题

  • 第1题：

    16、典型的机器学习和数据挖掘算法包括：

    A．回归分析

    B．聚类

    C．正交

    D．分类


    分类;聚类;回归分析;关联规则

  • 第2题：

    传统的数据挖掘算法主要有聚类、分类和回归。


    ABCD

  • 第3题：

    15、完整的数据聚类过程一般包括选定特征，设定聚类准则，选择聚类算法和聚类结果评估。


    错误

  • 第4题：

    典型的机器学习和数据挖掘算法包括：

    A．分类

    B．聚类

    C．正交

    D．回归分析


    分类;聚类;回归分析;关联规则

  • 第5题：

    16、典型的机器学习和数据挖掘算法包括：

    A．分类

    B．聚类

    C．正交

    D．回归分析


    分类;聚类;回归分析;关联规则

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