（ 60 ）下列关于数据挖掘的叙述中，哪一条是不正确的？A ）数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤B ）数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式C ）关联规则的发现是数据挖掘的目标之一D ） “ 可信度 ” 表示规则所代表的事例（元组）占全部事例（元组）的百分比

正确答案：聚类分析
聚类分析 解析：数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在内的信息的一种新技术，目的是寻找数据间潜在的关联，为预测趋势和决策行为提供有用的信息。常用的数据挖掘方法有：关联规则挖掘、特征描述、分类分析和聚类分析。

正确答案：A
解析：本题考查的是数据挖掘的基础知识。数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。数据挖掘的结果(模型或规则)可以辅助人们进行决策支持，所以正确答案为A。数据挖掘可以对很多类型的数据进行挖掘，包括高维、海量、异构、不完全、半结构化数据等，但不是对任何数据都可以进行挖掘的。如果对少量的数据进行挖掘，那么挖掘出来的很可能是无意义的规则，数据挖掘本身也失去了意义，故B不正确。机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习经常归结为搜索问题，即对一个非常大的假设空间进行搜索，以确定一个最佳拟合观察到的数据和学习器已有知识的假设。数据挖掘过程中经常用到机器学习的算法，但这两者不是同一的，故C不正确。要用数据挖掘方法挖掘数据中潜在的、有效的规则，那么数据质量是至关重要的，故D不正确。

正确答案：C
解析：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持决策分析；数据挖掘用于从数据库中发现知识；数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统 (DSS)开辟了新方向，它们也是商业智能的主要组成部分。