m0_62153438的博客

聚类的任务是将数据划分为不同的簇，属于数据挖掘中的描述性任务，而分类需要依赖有标签的训练数据构建分类模型，然后利用分类模型将对没有标记的数据对象进行预测，属于数据挖掘中的预测性任务。给定一组数据集合，根据数据的特性，将这组数据集划分为若干个组，这些组内的数据对象是相似的，再聚类分析中，我们主要是依赖数据对象和数据对象之间的相似性进行划分，所以相似性度量很重要。假设可以将数据划分为若干个簇，位于大簇中的数据是行为比较正常的数据，如果一个数据对象离所有的簇都比较远，那么我们认为这样的一个数据就是异常。

单选 (2分) age 值(以递增序) 为: 13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25.25，25，25，30，33，33，35，35，35，35，36，40，45，46，52，70。单选 (2分) 考虑下面的频繁3-项集的集合:1，2，3},{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1,3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含 ()【题目有问题】根据这样的事务数据集，我们去挖掘一些规则。