数据挖掘工程师
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数据挖掘工程师
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下面关于Jarvis－Patrick（JP）聚类算法的说法不正确的是（）。 A.JP
先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。
在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。
定量属性可以是整数值或者是连续值。
对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类
数据仓库中间层OLAP服务器只能采用关系型OLAP。
商业智能系统与一般交易系统之间在系统设计上的主要区别在于：后者把结构强加于商务之上，
基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。
SVM是这样一个分类器，他寻找具有最小边缘的超平面，因此它也经常被称为最小边缘分类器
K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定。
DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。
聚类分析可以看作是一种非监督的分类。
噪声和伪像是数据错误这一相同表述的两种叫法。
图挖掘技术在社会网络分析中扮演了重要的角色。
在决策树中，随着树中结点数变得太大，即使模型的训练误差还在继续减低，但是检验误差开始
