Apriori算法的计算复杂度受（）影响。

简述Apriori算法的思想，谈谈该算法的应用领域。

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Apriori算法所面临的主要的挑战包括（）。

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如何提高Apriori算法的有效性？有哪些常见方法？

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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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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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对于SVM分类算法，待分样本集中的大部分样本不是支持向量，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响。

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考虑下表所示二元分类问题的数据集。 （1）计算按照属性A和B划分时的信息增益。决策树归纳算法将会选择哪个属性？ （2）计算按照属性A和B划分时Gini系数。决策树归纳算法将会选择哪个属性？

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遗传算法与传统寻优算法相比有什么特点？

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以下哪些算法是分类算法，（）。

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