聚类的典型应用不包括（ ），（请作答此空）是一个典型的聚类算法。A.决策树 B.Apriori C.k-means D.SVM

分类（classification）：有指导的类别划分，在若干先验标准的指导下进行，效果好坏取决于标准选取的好坏。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。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务，目前在商业上应用最多。识别社交网络中的社团结构，即连接稠密的子网络一般采用社区分析算法CNM。

MD5属于摘要算法，该算法生成一个128比特的摘要。

MD5属于摘要算法，该算法生成一个128比特的摘要。

本题考查信息系统开发中设计阶段的基础知识。模块设计中常用的衡量指标是内聚和耦合。耦合是模块间相互依赖程度的度量，耦合的强弱取决于模块间接口的复杂程度。耦合按照从低到高可以分为间接耦合、数据耦合、标记耦合、控制耦合、公共耦合和内容耦合。内聚指的是模块内各个成分彼此结合的紧密程度，即模块内部的聚合能力。内聚从低到高可以分为偶然内聚、逻辑内聚、时间内聚、过程内聚、通信内聚、顺序内聚和功能内聚。模块设计追求的目标是高内聚、低耦合。

需求分析拟定了系统的目标、范围和要求；
而系统各模块的算法一般在详细设计阶段确定。

本题考查面向对象技术的基础知识。 考生应该了解UML的典型模型，包括用例图、类图、序列图、活动图等。本题考查类图，类图主要是对系统的词汇建模，或者对简单的协作建模，或者对逻辑数据库模式建模，而用例图对系统的需求建模。 类图中，类和类之间的关系有依赖关系、关联关系、聚集关系、组合关系和泛化关系，其中聚集关系和组合关系是表示更强的关联关系，表示整体和部分的关系，而组合关系的类之间具有相同的生命周期。图中类University和类School之间是聚集关系，类Person和类PersonRecord之间是依赖关系，表示Person与PersonRecord之间的语义关系，其中PersonRecord发生变化会影响Person的语义。

本题考査数据挖掘的基础知识。简单地说，数据挖掘中的聚类是一种无监督的学习方法，基本思路是物以类聚人以群分，即把相似或相关的对象归为一类。在分析之前没有已知的类型信息。因此，本题的选项A、B和C均属于聚类分析的应用，而选项D则属于分类的应用，即对新病人进行诊断时，是根据历史的病人诊断结论来进行的。

安全Hash算法（SHA-1）也是基于MD5的，生成一个160比特的摘要。

本题考查信息系统开发中设计阶段的基础知识。模块设计中常用的衡量指标是内聚和耦合。耦合是模块间相互依赖程度的度量，耦合的强弱取决于模块间接口的复杂程度。耦合按照从低到高可以分为间接耦合、数据耦合、标记耦合、控制耦合、公共耦合和内容耦合。内聚指的是模块内各个成分彼此结合的紧密程度，即模块内部的聚合能力。内聚从低到高可以分为偶然内聚、逻辑内聚、时间内聚、过程内聚、通信内聚、顺序内聚和功能内聚。模块设计追求的目标是高内聚、低耦合。

本题考查面向对象技术和UML的基本概念和基础知识。
上述图是UML状态模式的类图。类图描述了系统中各类对象以及它们之间的各种关系。在该类图中，类State和Context的关系为聚合关系，客户访问类Context。