关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是:()
A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同
B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务
C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高
D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的
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关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法不正确的是()。
A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。
B. K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。
C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。
D. K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇
只有非零值才重要的二元属性被称作：()
A. 计数属性
B. 离散属性
C. 非对称的二元属性
D. 对称属性
通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为()
A. 组合(ensemble)
B. 聚集(aggregate)
C. 合并(combination)
D. 投票(voting)
建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？()
A. 根据内容检索
B. 建模描述
C. 预测建模
D. 寻找模式和规则
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