判断题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。A对B错

判断题
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。
A

B


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相关考题:

如果一个候选集至少有一个子集是非频繁的,根据支持度的反单调属性,这样的候选项集肯定是非频繁的。() 此题为判断题(对,错)。

虚拟存储管理系统的基础是程序的(12)原理,其基本含义是指程序执行时往往会不均匀地访问主存储器单元。根据这个原理,Denning提出了工作集理论。工作集是进程运行时被频繁地访问的页面集合。在进程运行时,如果它的工作集页面都在(13)内,能够使该进程有效地运行,否则会出现频繁的页面调入/调出现象。A.全局性B.局部性C.时间全局性D.空间全局性

Apriori算法扫描数据库的次数等于最大频繁项集的项数。() 此题为判断题(对,错)。

如果存在一个测试用例集T可以访问所有长度为2的子路径,则称该测试用例集满足了图 的边对覆盖准则。( )此题为判断题(对,错)。

在多维关联规则挖掘中,我们搜索的不是频繁项集,而是()

利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。

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。

什么是频繁项集?

频繁项集

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。

根据下面的购物篮,假定支持度阈值为40%,其中()是频繁闭项集。  TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 deA、abcB、adC、cdD、de

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

频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是()A、频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集B、频繁项集=频繁闭项集最大频繁项集C、频繁项集频繁闭项集最大频繁项集D、频繁项集=频繁闭项集=最大频繁项集

频繁项集的子集也一定是频繁的,这属于()技术的核心思想。A、分类B、聚类C、回归D、关联规则

设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生()个关联规则A、4B、5C、6D、7

下列对关联规则的描述中,不正确的是()。A、频繁项集的子集也一定是频繁的B、若一个项集是非频繁的,则它的超集有可能是频繁的C、Apriori算法是关联规则的经典技术D、连接和剪枝是关联规则的两个常见步骤

单选题频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是()A频繁项集频繁闭项集=最大频繁项集B频繁项集=频繁闭项集最大频繁项集C频繁项集频繁闭项集最大频繁项集D频繁项集=频繁闭项集=最大频繁项集

单选题频繁项集的子集也一定是频繁的,这属于()技术的核心思想。A分类B聚类C回归D关联规则

名词解释题频繁项集

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

单选题下列对关联规则的描述中,不正确的是()。A频繁项集的子集也一定是频繁的B若一个项集是非频繁的,则它的超集有可能是频繁的CApriori算法是关联规则的经典技术D连接和剪枝是关联规则的两个常见步骤

判断题健康度量项是指那些公司会频繁跟踪的度量项,因为它代表了公司战略的成功执行。员工敬业度并不属于一个明显的健康度量项的备选。()A对B错

判断题用于求解繁琐项集的一个经典算法是Apriori算法()A对B错

判断题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。A对B错

判断题利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的候选项个数。A对B错

多选题根据下面的购物篮,假定支持度阈值为40%,其中()是频繁闭项集。  TID 项 1 abc 2 abcd 3 bce 4 acde 5 deAabcBadCcdDde

判断题早期耆那教的教义为苦、集、灭、道。A对B错