以下哪类操作无法结局数据特征的维度过多的问题？（)

A.聚类任务的需求

B.特征对聚类任务的有效性

C.维度和算法效率

D.判别函数的选取

A.可以处理高维度的属性，并且不用做特征选择

B.随机森林的预测能力不受多重共线性影响

C.也擅长处理小数据集和低维数据集的分类问题

D.能应对正负样本不平衡问题

A.数据清理

B.回归

C.基于内容推荐

D.准确率计算

A.数量大(Volume)

B.种类多(Vari

C.y)

D.生成数据快(Velocity)

E.价值密度高(Value)

A.利用图表或其他数据汇总工具分析数据

B.分析感兴趣的总体特征

C.了解数据分布的特征

D.根据样本信息对总体进行的推断

A.分类

B.聚类

C.积累

D.总结

A.相关性特征-客户自身属性及偏好

B.市场特征-建立市场变化与客户行为关系

C.热度特征-从众心理下客户行为聚类

D.协同特征-相似客户间的潜在需求激发

A.分类问题

B.聚类问题

C.推荐问题

D.自然语言处理问题

A.实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新

B.操作复杂：数据可视化工具应对互联网时代信息多变的特点，操作更加复杂

C.更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求

D.多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现

A.布尔类型

B.文字分类数据

C.数字分类数据

D.方差数据