数据分类的步骤为：1建立一个聚类模型，描述数据类集或概念集;2使用模型对 将来的或未知的对象进行分类。
举一反三
- 【判断题】数据分类由两步过程组成:第一步,建立一个聚类模型,描述指定的数据类集或概念集;第二步,使用模型进行分类
- 数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个分类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类。 A: 正确 B: 错误
- 聚类()是这样的过程:它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数),以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。(<br/>)
- 聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。
- 分类是预测类对象的分类标号（或离散值），根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据，但不能用来分类新数据。