关联规则挖掘中，两个主要的兴趣度度量是：（）和（）
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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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下表所示的相依表汇总了超级市场的事务数据。其中hot dogs指包含热狗的事务，指不包含热狗的事务。hamburgers指包含汉堡的事务，指不包含汉堡的事务。 假设挖掘出的关联规则是“hot dogs=>hamburgers”。给定最小支持度阈值25%和最小置信度阈值50%，这个关联规则是强规则吗？ 计算关联规则“hot dogs=>hamburgers”的提升度，能够说明什么问题？购买热狗和购买汉堡是独立的吗？如果不是，两者间存在哪种相关关系？
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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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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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根据特征选择过程与后续 数据挖掘任务的关联可分为三种方法：（）。根据是否用到类信息的指导，分为（），（）和（）特征选择，
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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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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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根据关联分析中所涉及的数据维，可以将关联规则分类为（）。
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