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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频繁项集
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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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在多维关联规则挖掘中，我们搜索的不是频繁项集，而是（）
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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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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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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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项集的频率是指（）
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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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