PCA(Principal Component Analysis)算法通过计算特征之间的相关性，以少量的特征表示具有较多特征的数据，降低多特征数据分析的复杂度

A. open () $;$load ()
$;$read () $;$write ()

A. k近邻$;$逻辑回归$;$决策树$;$线性回归

A. 数值平均数$;$位置平均数$;$离散系数$;$线性相关

A. 仅探索$;$仅利用$;$全探索$;$全利用

A. 设为0$;$设为无穷大$;$不定义$;$设为任意值

A. 数据库$;$样本库$;$模型库$;$参数库

A. 边缘检测技术;$;$ 阈值分割技术;$;$ 基于区域的分割技术;$;$ 区域生长方法.

A. 数据仓库开发要从数据出发;$;$数据仓库使用的需求在开发出去就要明确;$;$数据仓库的开发是一个不断循环的过程,是启发式的开发$;$在数据仓库环境中,并不存在操作型环境中所固定的和较确切的处理流,数据仓库中数据分析和处理更灵活,且没有固定的模式