數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標準進行分類（）

AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進，具體過程分為（）兩個階段。

DPI設備支持的復用包括（）

樸素貝葉斯分類器對（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

高鐵用戶識別基于以下哪些信息（）

客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分數(shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗的感知評價。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡行為樣本中識別異常點，并進行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個別現(xiàn)象。

互聯(lián)網(wǎng)本身具有（）的特征，這種屬性特征給數(shù)據(jù)搜集、整理、研究帶來了革命性的突破。

分類分析的兩個階段分別為（）。

如何進行數(shù)據(jù)清洗（）

在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應用最為廣泛（）