Apriori算法用下列哪个做项目集（Itemset）的筛选？（）A、最小信赖度（Minimum Confidence）B、最小支持度（Minimum Support）C、交易编号（TransactionID）D、购买数量
Apriori算法用下列哪个做项目集（Itemset）的筛选？（）
- A、最小信赖度（Minimum Confidence）
- B、最小支持度（Minimum Support）
- C、交易编号（TransactionID）
- D、购买数量
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以下说法错误的是()A.一阶最小割集中出现的所有基本事件结构重要度大于所有高阶最小割集中基本事件的结构重要系数B.两事件结构的重要度系数大小由它们出现的次数决定，出现次数大的系数大C.相比较的两事件仅出现在基本事件个数不等的若干最小径集中D.用最小割集判别基本事件结构重要度顺序与最小径集判别结果一样
对于含n个顶点、e条边的无向连通图,利用Prim算法构造最小生成树的时间复杂度(),用Kruskal算法构造最小生成树的时间复杂度为()。 A.O(n)B.O(n²)C.O(e)D.O(eloge)F.O(e²)
利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐A、啤酒、尿布B、啤酒、面包C、面包、尿布D、啤酒、牛奶
下列有关Apriori算法的说法中不正确的是（）A、Apriori算法是关联分析中最常用的算法之一B、应用Apriori算法时，需要先设定模型的最小支持度、最小置信度等阈值C、应用Apriori算法时，输入的数据可以是连续型数据也可以是离散型数据D、Apriori算法扫描数据库的次数依赖于最大频繁项集中项的数量
发现关联规则的算法通常要经过以下三个步骤：连接数据，作数据准备；给定（）和（），利用数据挖掘工具提供的算法发现关联规则；可视化显示、理解、评估关联规则。A、最大兴趣度，最小臵信度B、最小臵信度，最大可信度C、最小支持度，最小可信度D、最大可信度，最大支持度
单选题Apriori算法用下列哪个做项目集（Itemset）的筛选？（）A最小信赖度（Minimum Confidence）B最小支持度（Minimum Support）C交易编号（TransactionID）D购买数量
单选题下列有关Apriori算法的说法中不正确的是（）AApriori算法是关联分析中最常用的算法之一B应用Apriori算法时，需要先设定模型的最小支持度、最小置信度等阈值C应用Apriori算法时，输入的数据可以是连续型数据也可以是离散型数据DApriori算法扫描数据库的次数依赖于最大频繁项集中项的数量
多选题利用Apriori算法计算频繁项集可以有效降低计算频繁集的时间复杂度。在以下的购物篮中产生支持度不小于3的候选3-项集，在候选2-项集中需要剪枝的是（） ID 项集 1 面包、牛奶 2 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 3 牛奶、尿布、啤酒、可乐 4 面包、牛奶、尿布、啤酒 5 面包、牛奶、尿布、可乐A啤酒、尿布B啤酒、面包C面包、尿布D啤酒、牛奶
单选题数据挖掘中的关联分析中，同时满足（）的规则称为强规则。A最大支持度和最大置信度B最大支持度和最小置信度C最小支持度和最大置信度D最小支持度和最小置信度