更多“挖掘或识别所有频繁项集是关联规则算法的核心。()”相关的问题
第1题
Apriori算法由两个步骤组成,一是产生和选择候选集,二是从频繁项集中得到关联规则()
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第2题
频繁项集挖掘的一个典型例子是购物篮分析,该过程通过发现顾客放入他们“购物篮”中商品之间的关联,分析顾客的购物习惯。()
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第3题
关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是().
A.A.Apriori算法
B.B.k-means算法
C.C.kNN算法
D.D.C4.5算法
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第4题
项集X是D中的极大频率项集(maximal frequent itemset)或极大项集(max-itemset),如果X是频繁
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第5题
以下哪些算法是关联规则挖掘?()
A.DBSCAN
B.ID3
C.K-Means
D.Apriori
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第6题
数据挖掘的方法包括分类、关联规则、决策树、聚类等()
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第7题
频繁项集的非空子集也一定的是频繁的。()
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第8题
在事务中出现频率在0.5以上的项集才是频繁项集()
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第9题
分类规则的挖掘方法通常有:决策树法、贝叶斯法、KNN算法。()
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第10题
超市根据销售纪录发现,买啤酒的顾客有35%概率也会购买儿童尿布,这种属于数据挖掘的关联规则。()
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