频繁项集
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具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。
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用于求解繁琐项集的一个经典算法是Apriori算法()
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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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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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具有较高置信度的项集也一定具有较高的支持度。()
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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,1->2的规则中置信度为
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先验原理可以表述为,一个频繁项集的任一子集也应该是频繁的
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5、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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19、以下属于频繁项集的是()
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以下()被称为挖掘频繁项集的模式增长方法。
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95、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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4、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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10、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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Apriori性质通过减少搜索空间,来提高频繁项集逐层产生的效率()
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