A1,2,3,4
B1,2,3,5
C1,2,4,5
D1,3,4,5
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()
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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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