朴素贝叶斯算法属于聚类算法（）

A、关联分析

B、分类

C、预测

D、聚类

B.AGNES算法

C.DIANA算法

D.朴素贝叶斯算法

B．支持向量機

C．K均值聚類

D．樸素貝葉斯

E．二叉樹

A、与决策树算法不同，朴素贝叶斯模型是比较各种类别出现的概率大小确定样本的类别。

B、朴素贝叶斯算法是一种使用概率理论的非监督分类算法。

C、朴素贝叶斯模型需要先确定特征，并根据样本计算相关的先验概率，再计算特征条件下的分类变量的后验概率。

D、朴素贝叶斯模型课用于垃圾邮件分类、微博用户情感的识别等场景。

A、朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设

B、朴素贝叶斯算法使用最大似然估计来确定参数

C、条件独立指的是数据集各个特征的取值与其他特征不相关

D、朴素贝叶斯算法对离群值不敏感

A、KMeans

B、NMF

C、PCA

D、DBSCAN

A、需要事先确定聚类数目

B、需要初始化聚类质心

C、算法迭代执行

D、K均值聚类是无监督聚类

B、C4.5

C、K-Means

D、Apriori