考虑值集{1、2、3、4、5、90}，其截断均值（p=20%）是（）。

考虑值集{12，24，33，2，4，55，68，26}，其四分位数极差是：（）。

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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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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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考虑下表数据集，请完成以下问题： （1）估计条件概率。 （2）根据（1）中的条件概率，使用朴素贝叶斯方法预测测试样本（A=0，B=1，C=0）的类标号； （3）使用Laplace估计方法，其中p=1/2，l=4，估计条件概率。 （4）同（2），使用（3）中的条件概率。 （5）比较估计概率的两种方法，哪一种更好，为什么？

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关于OLAP的特性，下面正确的是（） （1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性（5）共享性

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关于OLAP的特性，下面正确的是：（）。 （1）快速性 （2）可分析性 （3）多维性 （4）信息性 （5）共享性

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以下是一个商场所销售商品的价格清单（按递增顺序排列，括号中的数表示前面数字出现次数） 1（2）、5（5）、8（2）、10（4）、12、14（3）、15（5）、18（8）、20（7）、21（4）、25（5）、28、30（3）。 请分别用等宽的方法和等高的方法对上面的数据集进行划分。

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假设描述学生的信息包含属性：性别，籍贯，年龄。有两条记录p、q及两个簇C1、C2的信息如下，分别求出记录和簇彼此之间的距离。（k-means算法的拓展） p=｛男，广州，18｝，q=｛女，深圳，20｝ C1=｛男：25，女：5；广州：20，深圳：6，韶关：4；19｝ C2=｛男：3，女：12；汕头：12，深圳：1，湛江：2；24｝

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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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