考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，若采用合并策略，则由候选产生过程得到4-项集不包含（）

考虑下面的频繁3-项集的集合：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}假定数据集中只有5个项，采用合并策略，由候选产生过程得到4-项集不包含（）

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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐

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根据下面的购物篮，假定支持度阈值为40%，其中（）是频繁闭项集。  TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 de

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设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生（）个关联规则。

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设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X可产生（）个关联规则。

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下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是（） ID购买项 1牛奶，啤酒，尿布 2面包，黄油，牛奶 3牛奶，尿布，饼干 4面包，黄油，饼干 5啤酒，饼干，尿布 6牛奶，尿布，面包，黄油 7面包，黄油，尿布 8啤酒，尿布 9牛奶，尿布，面包，黄油 10啤酒，饼干

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频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是（）

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先验原理可以表述为：如果一个项集是频繁的，那包含它的所有项集也是频繁的。

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