判断题
A对
B错
正确答案
答案解析
略
相似试题
下表所示的相依表汇总了超级市场的事务数据。其中hot dogs指包含热狗的事务，指不包含热狗的事务。hamburgers指包含汉堡的事务，指不包含汉堡的事务。 假设挖掘出的关联规则是“hot dogs=>hamburgers”。给定最小支持度阈值25%和最小置信度阈值50%，这个关联规则是强规则吗？ 计算关联规则“hot dogs=>hamburgers”的提升度，能够说明什么问题？购买热狗和购买汉堡是独立的吗？如果不是，两者间存在哪种相关关系？
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分别说明利用支持度、置信度和提升度评价关联规则的优缺点。
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如果对属性值的任一组合，R中都存在一条规则加以覆盖，则称规则集R中的规则为（）。
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如果规则集R中不存在两条规则被同一条记录触发，则称规则集R中的规则为（）。
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如果允许一条记录触发多条分类规则，把每条被触发规则的后件看作是对相应类的一次投票，然后计票确定测试记录的类标号，称为（）。
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关联规则挖掘过程是发现满足最小支持度的所有项集代表的规则。
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如果规则集中的规则按照优先级降序排列，则称规则集是（）。
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数据集如下表所示： （a）把每一个事务作为一个购物篮，计算项集{e}，{b，d}和{b，d，e}的支持度。 （b）利用（a）中结果计算关联规则{b，d}→{e}和{e}→{b，d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？ （c）把每一个用户购买的所有商品作为一个购物篮，计算项集{e}，{b，d}和{b，d，e}的支持度。 （d）利用（b）中结果计算关联规则{b，d}→{e}和 {e}→{b，d}的置信度。置信度是一个对称的度量吗？
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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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