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資料屬性的四種型別分別是什麼，美團商家電話採集軟體。

屬性有四種型別:標稱、序數、區間、比率。聯絡方式提取工具。

用單鏈聚類演算法解決問題

聚類演算法就是根據特定的規則，將資料進行分類。分類的輸入項是資料的特徵，輸出項是分類標籤，它是無監督的。

常見的聚類規則包括：1）基於原型的，例如有通過質心或中心點聚類，常見的演算法KMeans；2）基於圖的，也就是通過節點和邊的概念，形成連通分支的分類，常見的演算法是凝聚層次聚類，最小生成樹聚類；3）基於密度的，根據資料密度的大小進行聚類，常見的演算法是DBSCAN，SNN密度聚類；4）基於統計的聚類，資料一般符合一種或幾種概率分佈，根據概率分佈情況進行聚類。

用Apriori演算法挖掘關聯規則

Apriori演算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集演算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。

簡述K-NN (K-近鄰)演算法的 主要步驟。

（1）收集資料：可以使用任何方法；

（2）準備資料：距離計算所需要的數值，最好是結構化的資料格式；

（3）分析資料：可以使用任何方法；

（4）訓練演算法：此步驟不適用於k-近鄰演算法；

（5）測試演算法：計算錯誤率；

（6）使用演算法：首先需要輸入樣本資料和結構化的輸出結果，然後執行k-近鄰演算法，判定輸入資料分別屬於哪個分類，最後應用，對計算出的分類執行後續的處理。

　k-means演算法基本步驟

　　(1)從資料中選擇k個物件作為初始聚類中心;

　　(2)計算每個聚類物件到聚類中心的距離來劃分；

　　(3)再次計算每個聚類中心

　　(4)計算標準測度函式，之道達到最大迭代次數，則停止，否則，繼續操作。