单选题
2分
设某应用环境有一组关于某设备的状态样本集S，其数据模式为(a1, a2, …, an, x)，其中ai(i=1…n)为设备的基础属性，属性x的取值范围为{正常，...
设某应用环境有一组关于某设备的状态样本集S，其数据模式为(a1, a2, …, an, x)，其中ai(i=1…n)为设备的基础属性，属性x的取值范围为{正常，不正常}。现有算法A，将S作为输入，并最终得到一个程序C，C能根据实时检测到的设备状态数据的n个基础属性的取值，判定设备的状态为正常或不正常。则A和C分别是（ ）。
参考答案: B
参考解析: 分类的过程一般分为两个步骤：首先是通过已知数据集（训练集），建立分类函数，构造分类器；其次是利用所获得的分类函数对未知类别标记的数据项进行分类操作。在构造分类器时，需要一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（属性或特征）值组成的特征向量。故答案为B项。
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