关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：（）和（）

大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程（）和（）

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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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关联规则的分类有哪些？关联规则挖掘的步骤包括什么？

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简述在多层关联规则挖掘中，在不同的层使用一致的支持度的优缺点。

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支持度（support）是衡量兴趣度度量（）的指标。

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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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置信度（confidence）是衡量兴趣度度量（）的指标。

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数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。

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定义下列数据挖掘功能： 关联、分类、聚类、演变分析、离群点检测 使用你熟悉的生活中的数据，给出每种数据挖掘功能的例子。

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