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分类任务就是通过学习得到一个目标函数F,把每个属性集X映射到一个预先定义的预标号Y。
分类与回归是同一概念的不同称呼。
两个对象之间的相异度是这两个对象差异程度的数值度量。
CLIQUE是一种基于网格的聚类算法。
神经网络可以解释结果。
RIPPER是一种基于规则的分类器。
当簇具有非球形形状时,K-means很难检测到自然的簇。
K-means在进行邻近性度量时的距离是欧几里得距离。
K-means是一种基于密度的产生划分聚类的聚类算法。
DBSCAN是一种基于原型的、划分的聚类技术。
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