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、判别分析、聚类分析、探索性分析等

第1题：

【单选题】数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了（）数据挖掘方法。

A．分类

B．预测

C．关联规则分析

D．聚类

第2题：

（）从结构上模仿生物神经网络，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，可以完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。

第3题：

数据挖掘包括下面哪些方法（）。

A．聚类

B．异常发现

C．分类

D．关联

第4题：

6、数据挖掘主要方法：（）

A．分类、聚类

B．预测、估计

C．关联规则

D．其它选项都是

第5题：

28、数据挖掘主要侧重解决哪几类问题：

A．分类

B．聚类

C．关联

D．预测