1距离尺度与相似度
重建距离尺度与相似度的决策对象、数据口径、公式、算例与失效边界。
数据科学与数据产品 · 小纸条
选一章打印。双面打印（按长边翻页）后沿虚线剪开，每张卡片正面题目、背面答案。
第 1 页 · 正面（题目）
2k-means
重建k-means的决策对象、数据口径、公式、算例与失效边界。
3层次聚类
重建层次聚类的决策对象、数据口径、公式、算例与失效边界。
4密度聚类直觉
重建密度聚类直觉的决策对象、数据口径、公式、算例与失效边界。
5PCA与方差
重建PCA与方差的决策对象、数据口径、公式、算例与失效边界。
6聚类验证与稳定性
重建聚类验证与稳定性的决策对象、数据口径、公式、算例与失效边界。
7分群降维实验
重建分群降维实验的决策对象、数据口径、公式、算例与失效边界。
第 1 页 · 背面（答案）
机制：固定k-means的决策对象、观测单位、数据来源与口径，再逐步完成变换、质量检查和切片复核；实验：提交k-means的数据字典、输入样例、变换日志、质量摘要、切片结果和边界反例；边界：抽样框、时间窗口、缺失机制、类别比例或使用场景改变时，结论必须重新验证。
机制：固定距离尺度与相似度的决策对象、观测单位、数据来源与口径，再逐步完成变换、质量检查和切片复核；实验：提交距离尺度与相似度的数据字典、输入样例、变换日志、质量摘要、切片结果和边界反例；边界：抽样框、时间窗口、缺失机制、类别比例或使用场景改变时，结论必须重新验证。
机制：固定密度聚类直觉的决策对象、观测单位、数据来源与口径，再逐步完成变换、质量检查和切片复核；实验：提交密度聚类直觉的数据字典、输入样例、变换日志、质量摘要、切片结果和边界反例；边界：抽样框、时间窗口、缺失机制、类别比例或使用场景改变时，结论必须重新验证。
机制：固定层次聚类的决策对象、观测单位、数据来源与口径，再逐步完成变换、质量检查和切片复核；实验：提交层次聚类的数据字典、输入样例、变换日志、质量摘要、切片结果和边界反例；边界：抽样框、时间窗口、缺失机制、类别比例或使用场景改变时，结论必须重新验证。
机制：固定聚类验证与稳定性的决策对象、观测单位、数据来源与口径，再逐步完成变换、质量检查和切片复核；实验：提交聚类验证与稳定性的数据字典、输入样例、变换日志、质量摘要、切片结果和边界反例；边界：抽样框、时间窗口、缺失机制、类别比例或使用场景改变时，结论必须重新验证。
机制：固定PCA与方差的决策对象、观测单位、数据来源与口径，再逐步完成变换、质量检查和切片复核；实验：提交PCA与方差的数据字典、输入样例、变换日志、质量摘要、切片结果和边界反例；边界：抽样框、时间窗口、缺失机制、类别比例或使用场景改变时，结论必须重新验证。
机制：固定分群降维实验的决策对象、观测单位、数据来源与口径，再逐步完成变换、质量检查和切片复核；实验：提交分群降维实验的数据字典、输入样例、变换日志、质量摘要、切片结果和边界反例；边界：抽样框、时间窗口、缺失机制、类别比例或使用场景改变时，结论必须重新验证。