具体来讲,若一个项集X的支持度大于用户给定的一个最小支持度阈值, 则X被称为频繁项集(或频繁模式)。

具体来讲,若一个项集X的支持度大于用户给定的一个最小支持度阈值, 则X被称为频繁项集(或频繁模式)。


参考答案和解析
正确

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)。

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。

非频繁模式()。A、其支持度小于阈值B、都是不让人感兴趣的C、包含负模式和负相关模式D、对异常数据项敏感

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。

具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。

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

在一个关系R中,若属性集X函数决定属性集Y,同时Y函数决定X,则记作为(),它们之间互为()。

在一个关系R中,若属性集X函数决定属性集Y,同时Y函数决定X,则记作为(X←→Y),它们之间互为()。

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

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

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

名词解释题频繁项集

填空题在一个关系R中,若属性集X函数决定属性集Y,同时Y函数决定X,则记作为(),它们之间互为()。

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

多选题非频繁模式()A其支持度小于阈值B都是不让人感兴趣的C包含负模式和负相关模式D对异常数据项敏感

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

单选题设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X可产生()个关联规则。A3B4C5D6

单选题设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生()个关联规则。A4B5C6D7

填空题在一个关系R中,若属性集X函数决定属性集Y,同时Y函数决定X,则记作为(X←→Y),它们之间互为()。

判断题具有较高的支持度的项集具有较高的置信度。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