Apriori算法所面临的主要的挑战包括（）。
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Apriori算法的计算复杂度受（）影响。
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如何提高Apriori算法的有效性？有哪些常见方法？
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简述ID3算法的基本思想及其主算法和建树算法的基本步骤。
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一个数据库有5个事务，如表所示。设min_sup=60%，min_conf=80%。 （a）分别用Apriori算法和FP-growth算法找出所有频繁项集。比较两种挖掘方法的效率。 （b）比较穷举法和Apriori算法生成的候选项集的数量。 （c）利用（1）所找出的频繁项集，生成所有的强关联规则和对应的支持度和置信度。
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考虑如下的频繁3-项集：{1，2，3}，{1，2，4}，{1，2，5}，{1，3，4}，{1，3，5}，{2，3，4}，{2，3，5}，{3，4，5}。 （a）根据Apriori算法的候选项集生成方法，写出利用频繁3-项集生成的所有候选4-项集。 （b）写出经过剪枝后的所有候选4-项集。
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简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。
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简述K-means算法的基本操作步骤（包括算法的输入和输出）。
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简述K-平均算法的输入、输出及聚类过程（流程）。
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