下列关于聚类分析不正确的说法是：（)。

A.神经网络(NeuralNetwork)是通过数学算法来模仿人脑思维的抽象计算模型，它是数据挖掘中机器学习的典型代表

B.回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具

C.贝叶斯分类方法(BayesianClassifier)是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性

D.关联规则经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度

A.朴素贝叶斯分类方法可以跟决策树和神经网络算法相媲美

B.一种非常成熟的统计学分类方法

C.主要用来确定群组内部和群租间的相似度和相异度

D.主要用于分类问题的归类等

A.因子分析

B.聚类分析

C.联合分析

D.多维标度分析

E.对应分析

A.对应分析

B.因子分析

C.多维标度分析

D.聚类分析

E.联合分析

A.粘性是气体的固有属性

B.两个流层相接触时会有剪切力

C.不同流体粘性系数不同

D.大气的粘性系数随温度升高而增大

A．多个实验因素的各水平进行组合，对各种可能的组合都进行实验

B．受试对象配成对子，每对中的受试对象分别接受不同的处理

C．受试对象配成区组，每个区组中的受试对象分别接受不同的处理

D．受试对象随机分配到不同处理组中进行实验

E．特殊的自身对照设计，以比较各处理组间的差异

A.相似度

B.相似性

C.相差性

D.相似日