数据挖掘方法中,哪一种是找出数据集中各组对象的共同特征,并建立其模型,从而能够将数据集中的其他对象分到不同的组中?

admin2013-02-03  22

问题 数据挖掘方法中,哪一种是找出数据集中各组对象的共同特征,并建立其模型,从而能够将数据集中的其他对象分到不同的组中?

选项 A、关联规则挖掘
B、特征描述
C、分类分析
D、聚类分析

答案4

解析 数据挖掘方法有几种:1)关联规则挖掘。关联规则分析是从一个现象到本质的揣测推理过程。2)特征描述。特征描述是对目标类数据的一般特征或特征进行汇总,并以直观易理解的方式显示给用户。特征描述通常采用的方法是进行数据概念化,将庞大的任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。3)分类分析。分类也称做制导的学习,为了建立分类模型,需要有一个用做训练集的示例数据库,数据库中的每个元组都有一个给定的类标识。表示分类模型的一种常用方法是决策树。4)聚类分析。若干个相似的数据对象组合在一起称做一个聚簇。聚类分析是将数据集分割为若干个有意义的聚簇的过程。聚类分析也称做无制导的学习,因为聚类分析与分类分析不同,它不依赖于事先确定的类,也没有已具有类标识的训练集。
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