最大似然分类的过程通常需要指定的最佳聚类数是未知的，建议输入一个较大的数，分析所生成的聚类，然后使用较少的类数重新执行函数（）

最大似然估计具有不变性 最大似然译码等价于最大后验概率译码的条件是（）。 下面关于最大似然估计的说法中正确的是 模型结构参数的最大似然估计量具有线性性、无偏性、有效性，随机干扰项方差的最大似然估计量是有偏的。 R型聚类是对数据中的列分类，Q型聚类是对数据中的行分类 最大似然原理是将在实验中概率最大的事件推断为最可能出现的事件。 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。 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（） 数据分类有两部过程组成：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（） 系统聚类可以对不同的类数产生一系列的聚类结果。（ ） 似然比 最小二乘法和最大似然法的基本原理。 以下哪个说法正确：（）: 验后概率=ROC曲线下面积×似然比|验后概率=患病率×似然比|验后概率=验前概率×似然比|验后比=患病率×似然比|验后比=验前比×似然比 最大似然估计和最小二乘法所用的思想是一致的。（） 聚类是这样的过程 聚类算法执行结果通常要求类内相似度最大化(距离最小化)和类间相似度最小化(距离最大化)。 聚类中的簇与分类中的类的关系是： 阳性似然比 似然比（LR）