更多“数据分类的基本思想就是构造一个模型或分类器来预测研究对象的分类属性，这个分类属性通常为离散型变量（）”相关的问题
第1题
（)是分析对象属性，建立一个分类函数或分类模型，然后可以运用该模型将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。
点击查看答案
第2题
（)是指某些分类算法，要求属性是分类变量，因此需要将连续的属性变成分类属性。
点击查看答案
第3题
组合分类器是一个符合模型，由多个分类器组合而成，个体分类器投票，组合分类器基于投票返回分类标号预测。（)
点击查看答案
第4题
数据分类是一个两阶段过程，包括学习阶段（构建分类模型)和分类阶段（使用模型预测给定数据的类标号)。（)
点击查看答案
第5题
分类是判别数据对象的离散类别，预测是用于推测数据对象的连续取值。（)
点击查看答案
第6题
数据分类的步骤为：1建立一个聚类模型，描述数据类集或概念集;2使用模型对将来的或未知的对象进行分类。（)
点击查看答案
第7题
分类属性与数量属性是属性的基本分类，也是最重要的分类。（)
点击查看答案
第8题
定性变量（或属性变量，分类变量)不能点出直方图、散点图或茎叶图，但可以描绘出它们各类的比例。（)
点击查看答案
第9题
分类不可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。（)
点击查看答案
第10题
根据本讲，（)体现了数据的质量属性。
点击查看答案
重要提示：
请勿将账号共享给其他人使用，违者账号将被封禁！
警告：系统检测到您的账号存在安全风险
