A.決策樹
B.頻率分析
C.徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

A.目標(biāo)化市場營銷
B.質(zhì)量控制
C.風(fēng)險(xiǎn)分析
D.客戶維持度分析

A.在K-means算法中K是事先給定的，這個(gè)K值的選定是非常難以估計(jì)的
B.在K-means算法中，首先需要根據(jù)初始聚類中心來確定一個(gè)初始劃分，然后對初始劃分進(jìn)行優(yōu)化
C.對于一個(gè)類中的每個(gè)對象，在其給定半徑的領(lǐng)域中包含的對象不能少于某一給定的最小數(shù)目
D.從K-means算法框架可以看出，該算法需要不斷地進(jìn)行樣本分類調(diào)整，不斷地計(jì)算調(diào)整后的新的聚類中心，因此當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大時(shí)，算法的時(shí)間開銷是非常大的

A.回歸分析中，依據(jù)描述的自變量與因變量之間的因果關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式是線性還是非線性的，分為線性回歸分析和非線性回歸分析
B.對具有非線性關(guān)系的因變量與自變量進(jìn)行回歸分析
C.處理非線性回歸的基本方法是，通過變量變換，將非線性回歸化為線性回歸，然后用線性回歸方法處理
D.通常線性回歸分析方法是最基本的分析方法，遇到非線性回歸問題可以借助教學(xué)手段化為線性回歸問題處理

A.商業(yè)智能對對商業(yè)信息的搜集、管理和分析過程
B.商業(yè)智能的目的是使企業(yè)的各級決策者獲得知識或洞察能力，促使他們做出對企業(yè)有利的決策
C.商業(yè)智能一般由數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成
D.商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運(yùn)作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理。以保證數(shù)據(jù)的正確性