使用SimpleKMeans聚类器对鸢尾花数据集（iris.arff）进行聚类，保持默认参数，即3个簇以及欧氏距离。忽略class属性，从结果中可知，下列选项中，（ ）是错误。
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以下不属于大数据聚类表现的形态是（）
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使用数据绑定面板，可以为当前页面添加记录集、命令（）等。
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GOOSE输出数据集应使用DO方式。
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鸢尾花yuün wþi huü
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适用于聚类分析的数据类型是（）。
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数据环境泛指定义表单、表单集或报表时使用的数据源，数据环境中只能包含（）
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数据环境泛指定义表单或表单集时使用的（），包括表、视图和关系。
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认知科学要有所突破，首先要在大数据聚类上突破，宏观或微观的认知价值发现无不借助于大数据聚类分析的结果。
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鸢尾花 yuün wþi huü
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聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
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有序数据集也可以使用顺序查找。
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在 ADO.NET 中，数据操作对象 DataSet （数据集）经常和 对象一起使用。
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简单地将数据对象集划分成不重叠的子集,使得每个数据对象恰在一个子集中,这种聚类类型称作（ ）
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使用 DBSCAN 聚类器对鸢尾花数据集（ iris .arff）进行聚类，将 epsilon 参数设置为 0.2 ， minPoints 参数设置为5，忽略 class 属性，下列选项中，（ ）是错误。
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5、对数据进行聚类分析的目的是什么？
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使用ELEM94-95中的数据。这些数据是有关密歇根州小学的数据。本题中，我们把数据看成聚类样本，其中每个学校都是一个学区聚类样本中的一部分。
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使用图标集可以对数据进行注释，并可以按阈值将数据分为( )个类别。
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我们想在大数据集上训练决策树 , 为了使用较少时间 , 我们可以 :
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7、使用层次聚类算法对同一个数据集进行分析，生成两个不同的树形图有哪些可能的原因
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10、对数据进行聚类分析的目的是什么？
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利用计量经济软件中的“聚类”选项，便得到教材表14-2中混合OLS估计值充分稳健[即对复合误差（v<sub>i
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4、图像分类数据集最早是手写字的数据集的使用。它是早期最流行的图像识别数据集，使用手写数字。它包括6万个示例和1万个示例的测试集。
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