数据挖掘可以简单地理解为从大量的数据中发现或挖掘知识。设某公司的客户关系管理系统中有客户表A(CID, v1, v2, …, vn)。给定一个训练集S(v1, v2, …, vn, c)，其中c为客户类别、vi（i=1..n）为客户其他属性。若对表A中任一客户x，要使系统能判定x所属的客户类别，较合理的方案是（）
- A.将x对应的元组中的特征向量(v1, v2, …, vn)与训练集S中的元组进行匹配，从而判定x所属的客户类别
- B.对训练集S设计适当的算法，构造一个分类器M，将x对应的特征向量(v1, v2, …, vn)作为M的输入，用M判定x所属的客户类别
- C.采用关联规则挖掘算法构成一个关联式分类器M，用M判定x所属的类别
- D.采用适当的聚类算法，对表A中的所有元组进行聚类，将每个元组归入训练集S各元组的c列所给出的客户类别中，从而实现x所属客户类别的判定
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参考答案：B
解析：
对于训练集S，测试集A利用数据挖掘中的分类算法，通过训练集构建一个分类器，将测试集A作为分类器输入，经过分类器后会得到相应的类别号。即使相同的类别编号的训练集也可能对应不同的属性集，所以单纯的通过对属性集差别的比较来识别类别不准确，故A错。关联规则挖掘是发现交易数据库中不同商品之间的联系，而本题是对数据进行分类，与题意不符，故C错。D项属于无监督学习算法，对类别并没有规定明确的前提条件，与本题所给的条件无关。综上可知，选项B正确。
对于训练集S，测试集A利用数据挖掘中的分类算法，通过训练集构建一个分类器，将测试集A作为分类器输入，经过分类器后会得到相应的类别号。即使相同的类别编号的训练集也可能对应不同的属性集，所以单纯的通过对属性集差别的比较来识别类别不准确，故A错。关联规则挖掘是发现交易数据库中不同商品之间的联系，而本题是对数据进行分类，与题意不符，故C错。D项属于无监督学习算法，对类别并没有规定明确的前提条件，与本题所给的条件无关。综上可知，选项B正确。
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