A.K均值丟棄被它識別為噪聲的對象，而DBSCAN一般聚類所有對象
B.K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念
C.K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以處理不同大小和不同形狀的簇
D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，但是DBSCAN會合并有重疊的簇

A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí)，混合模型也能很好地處理
B.混合模型比K均值或模糊C均值更一般，因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布
C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形狀的簇
D.混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會存在問題

A.它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測，不必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的模型
B.分類一個(gè)測試樣例開銷很大
C.最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測
D.可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界

A.信息的溢出程度
B.信息的增加效益
C.熵增加的程度最大
D.熵減少的程度最大

A.性別=“男”=>職業(yè)=“司機(jī)”，是布爾型關(guān)聯(lián)規(guī)則
B.性別=“女”=>avg（收入）=2300，是一個(gè)數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則
C.肝炎=>ALT（丙氨酸轉(zhuǎn)氨酶）升高，是一個(gè)單層關(guān)聯(lián)規(guī)則
D.性別=“女”=> 職業(yè)=“秘書”，是多維關(guān)聯(lián)規(guī)則