( )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

( )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

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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
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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
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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
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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。
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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
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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
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传统的数据挖掘算法主要有聚类、分类和回归。
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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
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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。
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