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。

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。


相关考题:

( 60 )下列关于数据挖掘的叙述中,哪一条是不正确的?A )数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤B )数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式C )关联规则的发现是数据挖掘的目标之一D ) “ 可信度 ” 表示规则所代表的事例(元组)占全部事例(元组)的百分比

比较常用的数据挖掘方法有三种:关联规则挖掘、分类分析及【 】。

评价关联规则的有效指标有规则的支持度和( )。 A. 重复度B. 新颖度C. 复杂度D. 可信度

下列关于数据挖掘的叙述中,哪一条是不正确的?A.数据挖掘被认为是知识发现过程中的一个特定步骤B.数据挖掘是使用专门的算法从数据中抽取有用的模式C.关联规则的发现是数据挖掘的目标之一D.“可信度”表示规则所代表的事例(元组)占全部事例(元组)的百分比

数据挖掘是数据库知识发现过程的一个步骤,常用的数据挖掘方法有:关联规则挖掘、特征描述、分类分析和 ______。

设有如下所示的某商场购物记录集合,每个购物篮中包含若干商品:购物篮编号商品1面包,牛奶2面包,啤酒,鸡蛋,尿布3牛奶,啤酒,尿布,可乐4面包,牛奶,啤酒,尿布5面包,牛奶,尿布,可乐现在要基于该数据集进行关联规则挖掘。如果设置最小支持度为60%,最小置信度为80%,则如下关联规则中,符合条件的是( )。A.啤酒→尿布B.(面包,尿布)→牛奶C.面包→牛奶D.(面包,啤酒)→尿布

数据挖掘是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,主要任务有(24)。A.聚类分析、联机分析、信息检索等B.信息检索、聚类分析、分类分析等C.聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等D.分类分析、联机分析、关联规则挖掘等

在多维关联规则挖掘中,我们搜索的不是频繁项集,而是()

大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程()和()

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。

关联规则的分类有哪些?关联规则挖掘的步骤包括什么?

关联规则挖掘中,两个主要的兴趣度度量是:()和()

分别说明利用支持度、置信度和提升度评价关联规则的优缺点。

从数据库中挖掘形如X、Y的规则,其中X为规则的前件,Y为规则的后件,这一过程称之为()。A、关联规则发现B、聚类分析C、分类D、序列模式发现

数据挖掘通过()发现知识。A、数据总结B、数据分类C、数据聚类D、关联规则发现E、企业文化建设

关联规则发现是数据挖掘中最为重要和典型的一种方法。最常用的关联规则发现算法是().A、Apriori算法B、k-means算法C、kNN算法D、C4.5算法

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

数据挖掘中的关联分析中,同时满足最小支持度和最小置信度的规则称为()。

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

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

以下说法正确的是()A、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。B、寻找模式和规则主要是对数据进行干扰,使其符合某种规则以及模式C、数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规律,从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。D、在聚类分析当中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果就越差。

单选题从数据库中挖掘形如X、Y的规则,其中X为规则的前件,Y为规则的后件,这一过程称之为()。A关联规则发现B聚类分析C分类D序列模式发现

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

多选题数据挖掘通过()发现知识。A数据总结B数据分类C数据聚类D关联规则发现E企业文化建设

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

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

填空题数据挖掘中的关联分析中,同时满足最小支持度和最小置信度的规则称为()。